확률통계2 과제로 주변에 여러가지 문제나 대상으로 통계적 분석방법을 적용하여 해석하는 보고서입니다.

목차

1. 서론
2. 자료수집 및 분석 방법
3. 분석결과 및 고찰
4. 결론

본문내용

군대에 있을 때 선·후임들과 이야기를 하는 도중 과자에 대한 가격에 대해서 이야기 한적이 있습니다. 군대 특성상 전국에서 모였기 때문에 각 지방마다 어떠한 물건은 가격이 다르고 가격이 같은 물건도 있었습니다. 이에 대해 기존에 제 생각에는 작은 물건은 가격이 다르더라도 유명한 브랜드의 제품은 도시마다 차이가 없을 거라고 생각했었습니다. 그리고 이후에 군대를 전역하고 동기들을 만난 적이 있는데 군대 가기 전에 느꼈던 사회의 물가에 대한 체감이 지역별로 다른 것을 느꼈고 이에 대해서 그동안 여러 가지 궁금증을 가지고 있다가 이번 확률과 통계 시간에 내주신 과제를 이 분야로 선정하여 자료를 찾아 그 동안 배운 분석기법으로 통계적인 분석을 해서 과학적인 의사결정을 판단하고 싶습니다.

<중 략>

추정된 회귀직선은 유의하다고 할 수 있었다. 2013년 소비자 물가 총 지수의 변동 중 약 86.2% 정도가 2012년 소비자 물가 총 지수에 의하여 설명이 가능하다는 것을 의미한다. 결과는 위와 같다. 먼저 회귀직선으로 예측을 하는 경우 틀릴 확률이 높다. 왜냐하면 물가지수는 매년 다른 인플레이션 물가상승률 등 여러가지를 포함해서 계산하기에 물가상승률이 마이너스가 된다면 위의 회귀직선은 틀리기 때문이다. 또한 결정계수를 계산하였는데 0.862 즉, 86.2% 영향을 받는다고 나왔다. 당연히 물가지수는 작년의 물가지수를 기반으로 인플레이션 물가상승률 등 여러 기타 사항을 포함해서 계산하기 때문이다.

<중 략>

추정된 회귀직선은 유의하다고 할 수 있었다. 2013년 소비자 물가 총 지수의 변동 중 약 86.4% 정도가 2011년 / 2012년 소비자 물가 총 지수에 의하여 설명이 가능하다는 것을 의미한다. 회귀직선은 위에서의 설명과 같고 물가지수도 2011년을 기준으로 하여 2012년 2013년을 계산하기에 당연히 영향을 받지만 이미 2012년에 크게 영향을 받았고 매년 영향을 주는 값이 다르기 때문에 0.2%만큼만 더 설명되어질 수밖에 없다.

참고 자료

없음