[확률과통계] 프로야구 관중수 분포에 따른 수익성 개선
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- 목차
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요약
1. 서론
1.1. 연구 배경
1.2. 연구목적
2. 본론
2.1. 연구방법 및 자료수집
2.2. 분석
3. 결론
3.1. 결과 분석
3.2. 한계점
4. 참고문헌
- 본문내용
-
2.2.2. 월 변화와 요일변화에 따른 독립성 여부
월 변화와 요일변화에 따른 독립성 여부를 분석하기 위하여 카이-제곱검정을 사용하였다. 그 결과가 <표3>이다. 이 표에서 알 수 있듯이 P값을 0으로 얻었기 때문에 유의수준 0.05 보다 작으므로 귀무가설을 기각한다. 즉, 요일과 월 사이에는 관련이 있다. 분할표를 보면 카이제곱에 대한 기여가 큰 셀이 요일이 화요일이며 월이 8월인 셀이다. 즉, 이 경우 기대된 값은 9061.58명이지만 관찰된 값은 13005명으로 아주 높다는 것을 알수있다.
<표3> 요일과 월별의 카이-제곱검정
2.2.3. 연도 변화에 따른 관중 수 분석
연도 변화에 따른 관중 수 분석을 연간누적관중수 자료를 토대로 Time Series 분석을 시도하였다. 그 결과가 <표4>이다.
- 참고문헌
-
4. 참고문헌
- 이진호, (2010), "2010 프로야구 결산, 관중문화가 되다”, 스포츠 조선
- 배석주 역, Anthony Hayter, (2008), “이공학도를 위한 확률과 통계”, CENGAGE Learning
- Douglas C. Montgomery, (2008), "Design and Analysis of Experiments", Arizona state university
- 전자문서, “한국 프로야구 위원회”, http://www.koreabaseball.com
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