목차
16 처지: 모집단, 거듭제곱, 공분산, 분산, 분산 분석, 기댓값, 자유도 (통계학), 평균, 제곱근, 제곱합, 표본, 표본 평균과 분산, 표준 편차, 통계학, 확률 변수, 확률론.
- 모멘트 (수학)
모집단
모집단(母集團)이란 정보를 얻고자 하는 관심 대상의 전체집합을 말. 모집단은 우리가 무엇을 알려고 하느냐에 따라 다르게 정의되기 때문에 모집단을 명확하게 정의하는 것은 매우 중요.
보다 분산와 모집단
거듭제곱
위에서 아래로: ''x''1/8, ''x''1/4, ''x''1/2, ''x''1, ''x''2, ''x''4, ''x''8. 수학에서, 거듭제곱()은 주어진 수를 주어진 횟수만큼 곱하는 연산이.
보다 분산와 거듭제곱
공분산
확률론과 통계학에서, 공분산(共分散)은 2개의 확률변수의 상관정도를 나타내는 값이.(1개의 변수의 이산정도를 나타내는 분산과는 별개임) 만약 2개의 변수중 하나의 값이 상승하는 경향을 보일 때, 다른 값도 상승하는 경향의 상관관계에 있다면, 공분산의 값은 양수가 될 것이.
보다 분산와 공분산
분산
확률론과 통계학에서 어떤 확률변수의 분산(分散)은 그 확률변수가 기댓값으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 가늠하는 숫자이.
보다 분산와 분산
분산 분석
분산 분석(analysis of variance, ANOVA, 변량 분석)은 통계학에서 두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할 때 집단 내의 분산, 총평균과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법이.
보다 분산와 분산 분석
기댓값
확률론에서, 확률 변수의 기댓값(期待값)은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값이.
보다 분산와 기댓값
자유도 (통계학)
통계학에서 자유도(degrees of freedom)는 통계적 추정을 할 때 표본자료 중 모집단에 대한 정보를 주는 독립적인 자료의 수를 말. 크기가 n인 표본의 관측값(x_1, x_2, \dots, x_n)의 자유도는 n-1이.
평균
평균(平均)은 통계학에서 두 가지 서로 연관된 뜻이 있.
보다 분산와 평균
제곱근
수학에서, 어떤 수의 제곱근(제곱根)은 제곱하여 그 수가 되는 수를 가리.
보다 분산와 제곱근
제곱합
제곱합(sum of squares, 자승합)는 표본 내의 각 사례의 변인 값과 평균 사이의 편차를 제곱한 값들의 총합으로, 표본 내의 변산성(개인차)의 총량을 나타내는 수치이.
보다 분산와 제곱합
표본
통계학에서 표본(sample, 標本)은 모집단(population)의 부분집합이.
보다 분산와 표본
표본 평균과 분산
본 평균(標本 平均, sample mean)과 표본 분산(sample covariance)은 표본의 평균과 분산이.
표준 편차
각 밴드의 너비가 1 표준편차인 정규분포의 구상. 68-95-99.7 규칙 참고. 예측값 0과 표준편차 1을 나타낸 정규분포의 누적 확률. 표준 편차(標準 偏差)는 자료의 산포도를 나타내는 수치로, 분산의 제곱근으로 정의.
보다 분산와 표준 편차
통계학
200px 통계학(統計學)은 수량적 비교를 기초로 하여, 많은 사실을 통계적으로 관찰하고 처리하는 방법을 연구하는 학문이.
보다 분산와 통계학
확률 변수
확률론에서, 확률 변수(確率 變數)는 확률 공간에서 다른 가측 공간으로 가는 가측 함수이.
보다 분산와 확률 변수
확률론
주사위를 던져서 얻는 결과는 확률변수로 나타낼 수 있다. 확률론(確率論)은 확률에 대해 연구하는 수학의 한 분야이.
보다 분산와 확률론
참고하세요
모멘트 (수학)
또한 모 분산, 모분산로 알려져 있다.