부산대학교 공학통계 기술통계학 보고서

소개글

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목차

1. Raw Data

2. 데이터들의 특성

3. 데이터들을 표 및 그래프로 나타내기
1) 합계 데이터들을 이용

4. 데이터 분석

5. 과제 수행 소감

본문내용

2. 데이터들의 특성
- 1번 문제부터 8번 문제까지의 점수들이 각각 나와있으며 이들을 모두 더한 점수가 합계이다.
- 데이터들을 type에 따라 분류해보면 위 데이터들은 quantitative data이다.
- 데이터들은 점수이고 0점은 non-arbitrary(absolute, inherent zero)한 값이고, 점수들 간의 관계연산자, 합/차, 곱/나눗셈이 의미있는 데이터이므로 level of measurement에 따라 분류해보면 ratio data이다.

3. 데이터들을 표 및 그래프로 나타내기
1) 합계 데이터들을 이용
* 클래스 개수(N)
N=10
* 폭(width)
width= {(range)} over {N} = {(max)-(min)} over {N} = {99-0} over {10} =9.9 SIMEQ 10
* 첫 번째 클래스의 하한값 : 0
* 두 번째 클래스의 하한값 : 10

<중 략>

데이터 값들이 점수이기 때문에 0~100점 사이의 범위에서만 존재하고 최저점인 0점인 학생들도 여러 명 있고, 최고점인 99점인 학생은 1명뿐이지만 최고점이 포함된 class에 속해있는 학생들이 여러 명 있기 때문에 outlier 값은 나타나지 않았다.
<그래프7>에서 나타낸 데이터 분포 그래프를 살펴보면, 데이터 분포의 형태가 symmetric 하지도 않고 특정한 모양이 나타나지 않으므로 any-shaped이다. 그리고 mean<mode이므로 skewness를 따져보면 skewed left(negatively skewed) 이다. 데이터 값들이 중심으로 몰려있지 않으므로 첨도(kurtosis)가 낮다고 할 수 있다.

참고 자료

없음