통계분석8 로렌츠 곡선 : Lorenz Curve, 소득이나 자산의 분포가 얼마나 불균형한지를 시각적으로 보여주는 그래프 로렌츠 곡선은 소득이나 자산의 분포가 얼마나 불균형한지를 시각적으로 보여주는 그래프입니다. 경제적 불평등을 진단하고 정책적 개입의 필요성을 판단할 때 자주 사용되며, 지니계수와 함께 분석하면 보다 정교한 해석이 가능합니다.로렌츠 곡선의 정의와 기본 개념로렌츠 곡선이란 무엇인가요?로렌츠 곡선(Lorenz Curve)은 전체 인구를 소득 순으로 정렬했을 때, 하위 몇 퍼센트가 전체 소득의 몇 퍼센트를 차지하는지를 누적하여 나타낸 곡선입니다.완전 평등한 분포는 대각선(완전평등선)으로 표시되고, 현실의 소득 분포는 이 선 아래에 위치하게 됩니다.이 곡선이 대각선에서 멀어질수록 불평등 정도가 크다는 것을 의미합니다.로렌츠 곡선의 역사적 배경로렌츠 곡선은 1905년 미국의 통계학자 맥스 로렌츠(Max Lorenz).. 2025. 4. 15. 유의확률(P-value)의 이해와 활용: 통계적 판단의 핵심 지표 유의확률(P-value)이란?유의확률(P-value)의 정의유의확률은 통계적 검정에서 얻어진 결과가 관찰된 데이터에서 우연히 나타날 확률을 의미합니다. 다시 말해, 실험이나 관찰 결과가 우연히 발생할 가능성을 수치로 나타낸 값입니다. 예를 들어, 특정 가설이 맞다고 할 때 그 가설이 틀릴 가능성을 유의확률로 표현할 수 있습니다.P-value가 나타내는 의미P-value는 귀무가설이 참이라는 가정하에 현재 관측된 결과보다 극단적인 결과가 나타날 확률입니다. P-value가 작을수록 결과가 우연히 발생했을 가능성은 낮아지며, 이 경우 대립가설을 채택할 가능성이 높아집니다.통계적 유의성 판단 기준통계적으로 유의미한 결과를 확인하기 위해 유의수준(보통 0.05 또는 0.01로 설정)을 미리 정합니다. P-val.. 2024. 11. 4. 엑셀로 쉽고 간편하게 회귀분석하기: 따라하기 가이드 회귀분석은 데이터를 통해 변수들 간의 관계를 찾고, 미래 예측을 가능하게 하는 중요한 분석 기법입니다. 이 글에서는 엑셀(Excel)을 활용해 회귀분석을 쉽게 따라 할 수 있는 방법을 설명합니다. 엑셀은 친숙하고 다루기 쉬운 도구이기에, 데이터 분석 입문자도 효율적으로 회귀분석을 수행할 수 있습니다.엑셀에서 회귀분석이란?회귀분석의 기본 개념회귀분석의 정의: 회귀분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 나타내고 예측하는 통계 기법입니다.엑셀에서의 활용성: 엑셀은 간단한 회귀분석을 지원하며, 다변량 분석에 적합한 확장 기능을 제공합니다.엑셀을 사용하는 이유접근성: 엑셀은 대중적으로 사용되는 소프트웨어로, 복잡한 프로그램보다 익숙합니다.기능의 다양성: 엑셀은 데이터 정리, 시각화, 분석 등 다양한 기능을 제.. 2024. 11. 3. 귀납 추론 (Inductive Reasoning) : 구체적인 사례에서 일반적 결론으로 귀납 추론은 개별적이고 구체적인 사례로부터 일반적인 원리를 도출하는 논리적 방법입니다. 연역 추론이 보편적 법칙에서 특정한 결론을 도출하는 반면, 귀납 추론은 여러 구체적 사례를 관찰하여 일반적인 결론을 추출합니다. 이 방법은 특히 경험적 증거를 바탕으로 예측하거나 가설을 세우는 데 많이 사용되며, 과학적 연구와 일상적인 사고 과정에서 자주 활용됩니다.귀납 추론의 구조귀납 추론의 구조는 다음과 같습니다:특정 사례의 관찰: 다양한 구체적인 사례들이 관찰됩니다.패턴 확인: 사례들 사이에서 일정한 패턴이나 공통점이 발견됩니다.일반화된 결론 도출: 이 패턴을 기반으로 일반적인 결론을 도출합니다.예시:관찰: 여러 마리의 백조를 봤는데, 모두 흰색이었다.패턴 확인: 지금까지 본 모든 백조는 흰색이다.결론: 따라서,.. 2024. 10. 7. 이산형 확률 분포(Discrete Probability Distribution) 이산형 확률 분포는 이산적인 값을 가지는 변수에 적용되는 확률 분포로, 이때의 변수는 정수와 같은 개별적인 값만을 가집니다. 이산형 확률 분포는 무작위 변수가 취할 수 있는 각각의 값이 발생할 확률을 나타냅니다. 변수가 취할 수 있는 모든 가능한 값의 합은 1이 되며, 각각의 값이 나타날 확률 질량 함수(PMF, Probability Mass Function)로 표현됩니다.이산형 확률 분포는 이항 분포, 포아송 분포, 기하 분포 등 여러 유형이 있으며, 주로 사건의 발생 횟수를 예측하거나, 성공 또는 실패의 결과를 분석할 때 사용됩니다.이산형 확률 분포의 주요 종류1. 이항 분포(Binomial Distribution)이항 분포는 두 가지 결과(성공 또는 실패)만 가능한 실험이 여러 번 반복될 때, 성공.. 2024. 10. 5. 확률 분포(Probability Distribution): 데이터의 패턴을 설명하는 핵심 도구 확률 분포는 무작위 변수가 취할 수 있는 값들과 그 값들이 나타날 확률을 나타내는 함수를 말합니다. 이를 통해 데이터가 어떻게 분포되는지를 이해하고 예측할 수 있으며, 주로 통계학과 확률론에서 사용됩니다. 확률 분포는 연속형 변수와 이산형 변수 모두에 적용되며, 통계 분석, 기계 학습, 신뢰성 분석 등 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다.확률 분포의 종류확률 분포는 크게 이산형 확률 분포와 연속형 확률 분포로 나뉩니다. 각 유형에 따라 데이터가 분포하는 방식과 계산 방식이 달라집니다.1. 이산형 확률 분포(Discrete Probability Distribution)이산형 확률 분포는 이산적인 값을 가지는 변수를 다룹니다. 즉, 변수가 취할 수 있는 값이 정수처럼 개별적으로 나열될 수 있을 때 사용됩니다.. 2024. 10. 5. 이전 1 2 다음
