2강 기술통계 정리

자료의 속성에 따른 분류방법 필요 ex : 신체검사 자료에서 성, 연령, 신장, 체중 등을 변수라 부르고 그 값을 관측개체라 부름 변수(variable) 일변량 자료(univariate data): 하나의 변수만 있는 자료 다변량 자료(multivariate data): 여러 개의 변수로 이루어진 자료 범주형 자료(categorial data) 명목형 자료(norminal data) - 숫자로 바꾸어도 그 값이 크고 작음을 나타내는 것이 아니라 단순히 범주를 표시, ex : 혈액형, 성별, 주민번호의 홀수/짝수로 남/여 구분 순서 자료(ordinal data) - 범주의 순서가 상대 비교 가능(비만도, 선호도, 학점) - 범주화를 통해 수치자료를 순서자료로 바꿈 도수분포표 - 도수분포표를 통해 각 범주에 몇 개의 관측개체가 있는지를 정리 - 도수: 범주에 속한 관측개체의 수 - 상대도수: 전체 자료 중 해당 범주에 속한 자료의 비율 = 해당 범주 관측개체의 수/전체 관측개체의 수 원...