유닛

데이터 종류 Data type

정형데이터

데이터 선택과 분리

차원단위

회전단위 원주율 파이(pi, π)

생성단위 자연상수 e

당도 Brix

데이터 대표값

데이터 분포값

변동계수

변수와 확률변수

동전 한개 던지기의 확률변수

동전 여러개 던지기의 확률변수

주사위 던지기의 확률변수

갈톤보드의 확률변수

활쏘기의 확률변수

도수분포와 확률분포

베르누이 분포

이항분포

정규분포

확률변수의 합

두 확률변수의 차이

대응된 두 확률변수 차이

독립된 두 확률변수 차이

두 확률변수의 편차곱

집단간분산과 집단내분산의 비

회귀제곱평균과 잔차제곱평균의 비

관측빈도수와 기대빈도수로 새로운 확률변수 생성

피어슨상관계수

결정계수

Z변환

카이제곱변환

F변환

t변환

카이제곱분포

F분포

t분포

동전던지기와 큰수의 법칙

갈톤보드와 큰 수의 법칙

집단에서 표본추출

표본에서 개체관측

자유도

모수

표본통계량

중심극한정리

표본평균 표집

표본분산 표집

표본비율 표집

피어슨상관계수 표집

결정계수 표집

표본평균의 표준오차

표본분산의 표준오차

피어슨상관계수의 표준오차

결정계수의 표준오차

표본통계량으로 집단의 모수 추정

완전확률화 실험설계

확률화구획 실험설계

표본크기 결정

측도와 척도

1차원 직선좌표계

2차원 직교좌표계

3차원 직교좌표계

1차원 산점도

2차원 산점도

3차원 산점도

Q-Q plot

사분위표

도수분포표

교차표

상자그림

도수분포 막대그래프와 확률질량함수

히스토그램

히스토그램과 확률밀도함수

표본평균으로 모평균 추정 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z분포

표본평균으로 모평균 추정- 모분산을 모르는 경우 : t분포

표본분산으로 모분산 추정 : 카이제곱분포

표본비율로 모비율 추정 : t분포

표본비율로 모비율 추정 - 표본크기가 큰 경우 : Z분포

표본평균과 모평균 비교 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z검정

표본평균과 모평균 비교 - 모분산을 모르는 경우 : t검정

표본분산과 모분산 비교 - 모분산을 아는 경우 : 카이제곱검정

표본비율과 모비율 비교 - 모평균을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z검정

표본비율과 모비율 비교 - 모비율을 아는 경우: Z검정

적합성검정 : 카이제곱검정

정규성가정 : 정규성검정

등분산가정 : 등분산검정

대응된 두 집단의 모평균 비교 : 대응표본 t검정

독립된 두 집단의 모평균 비교 : 독립표본 t검정

독립된 두 집단의 모평균 비교 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : 독립표본 Z검정

대응된 두 변수의 모평균 비교 : 대응표본 t검정

독립된 두 집단의 모분산 비교 : F검정

두 집단의 모비율 비교 : t검정

한 범주형 변수로 구분된 여러 이산확률분포의 동일성(독립성) : 교차분석 피어슨카이제곱검정

두 이항변수의 확률분포 동일성(독립성) : 교차분석 맥니마검정

두 이항변수의 확률분포 동일성(독립성) : 교차분석 A/B검정

두 가설검정의 판별력 비교

한 범주형 변수로 구분된 여러 집단 모평균의 동일성(독립성) : 일원분산분석 F검정

두 범주형 변수로 구분된 여러 집단 모평균의 동일성(독립성) : 이원분산분석 F검정

반복측정분산분석

분산분석 후의 평균차이 다중비교 : Tukey HSD검정