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카이제곱 검정을 통하여 차이가 많이 나면 독립이 아니라는 결론짓고, 차이가 크지 않으면 서로 독립이라고 한다.▪비모수 검정 정의: 표본이나 추출된 분포나 그 분포의 모수의 특정한 값에 대한 가정이 필요하지 않은 명목적 수준의 자료나 서열적 수준의 자료에 적용할 수 있는 유용한 검정방법을
15페이지 | 1,700원 | 2015.04.24
[통계학] 학과별 성 비율에 따른 대학 생활 양식 조사
카이제곱값을 읽어야 한다. 자유도=8, 유의수준=0.05에서 X ^eqalign2#=15.507, pearson 카이제곱값=5.193 이므로 pearson카이제곱값
14페이지 | 1,400원 | 2011.10.25
카이제곱검정을 본다면 피어슨의 카이 제곱 값은 22.183이고 자유도가 12((행의수-1)*(열의수-1))이고 자유도가 12일때 점근 유의 확률값은 .036이다. 즉 P값이 유의 수준 .05보다 작으므로 유의하다고 볼 수 있다. 따라서 학년에 따라 패션에 대한 관심도가 다를것이라는 귀무 가설을 귀각하고 두 변수인 학년
46페이지 | 2,800원 | 2010.01.13
분포신선한 빵 (31명) 31장점 없음 (26명) 26차트 데이터 범위의 크기를 조정하려면 범위의 오른쪽 아래 모서리를 끄십시오.뚜레쥬르에 대한 관점설문조사 실시 및 SPSS 분석☞뚜레쥬르 빵집에 대해 관점을 두고 설문조사 결과 그들만의 장점으로는 신선한 빵이 31명으로 집계됨으로써 하루 3번 직접 빵
33페이지 | 1,900원 | 2013.03.06
분포는 시각적으로 정규분포(normal distribution)를 이루는지 확인하는 방법을 사용하는 것이 좋다.⑤ 예측 적합도 지수(predictive fit indexes): 연구자의 표본과 동일한 크기를 가지면서 이 표본이 추출된 전집과 동일한 전집으로부터 무선으로 추출되었다고 가정한 가상적 반복표본에서 모형적합도를 평가함.
2페이지 | 800원 | 2015.06.27
카이 제곱 분포의 단 측 검정 확률을 구. c2분포는 c2 검정과 관련되어 있다. 관측값과 기대값을 비교하기 위하여 c2검정을 사용. 예를 들어 유전 실험에서 다음 세대 식물의 색상들에 대한 가설을 세운 다음, 관측 결과를 기대값과 비교하여 원래의 가설이 유효한지 알아볼 수 있다.CHIDIST(x,degreesfreedom)X
16페이지 | 6,500원 | 2013.08.08
카이 제곱 검정, 학생 분포, 회귀 분석 등과 같은 통계 모델을 기반으로 합니다3. 기술통계와 추론통계의 차이점기술 통계추론 통계의미기술 통계 (Descriptive statistics)는 연구중인 인구를 기술하는 통계와 관련이있다.추론 통계 (Inferential Statistics)는 표본 분석과 관찰을 기반으로 인구에 대한 결론을
3페이지 | 2,000원 | 2024.02.08
제곱을 각 E로 나눈 것을 합은 x^2분포에 의하여 접근할 수 있음을 보여 주었다.공식으로 나타내면 x^2 = SUM (O-E)^2overEE: 이론빈도, 기대빈도 O: 관찰빈도, 소득빈도공식의x^2는 K개의 유목이 있는 경우에 (K-1)의 자유도를 가진다.x^2치란 주어진 자료의 빈도표가 어떤 이론 혹은 가설에서 나올 빈도표
7페이지 | 900원 | 2005.04.11
B C D 서열합(Rj)15 23 30 32Friedman 검정통계량은 n이 커지면 (g-1)의 자유도를 갖는 X2분포에 접근4.2 종속변수가 서열인 반복측정 분산분석평균 순위ABCD1.502.303.003.20N카이제곱자유도근사 유의확률정확한 유의확률점확률1010.6803.014.010.001순위검정통계량a Friedman 검정Friedman검정 출력결과
26페이지 | 800원 | 2019.05.13
분포가 알려져 있지 않고, 적합도 수준을 판단할 수 있는 지침도 명확하지 않다. 2) 모형 카이제곱 검증◦ (N-1) FML (N-1: 표본 전체의 자유도, FML은 ML 추정방법에서 최소화되는 통계적 기준)◦ 모형 카이제곱(²M): 대표본과 다변량 정규성을 가정하면 (N-1) FML 은 피어슨 카이제곱 통계치의 분포, 카이제곱
21페이지 | 1,000원 | 2016.04.16