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
두 연속형 확률변수의 상관 - 피어슨상관계수 : 상관분석 t검정
두 연속형 확률변수의 상관 - 결정계수 : 상관분석 F검정
두 이항변수의 상관 - 카파상관계수 : 상관분석 F검정
범주형 확률변수와 연속형 확률변수의 상관 - 스피어만상관계수 : 상관분석 Spearman rank test
평균으로의 회귀 : 회귀분석
회귀직선의 적합성 - 결정계수 : 단순선형회귀분석 F검정
회귀평면의 적합성 - 회귀계수 : 중선형회귀분석 t검정
논문 연구계획서
가설
단순선형회귀모형 추정 : 회귀계수 구간추정
단순선형회귀모형 적합성 : 회귀계수 t검정과 결정계수
모회귀계수 추정 - 변수 2개 : 단순선형회귀모형 구간추정
중선형회귀모형 추정 : 회귀계수 구간추정
중선형회귀모형 적합성 : 회귀계수 F검정과 수정결정계수
여러 변수간 상관 : 상관행렬
여러 원인변수간 상관 : 다중공선성
결과변수 예측 - 변수 3개이상 : 중선형회귀모형
일반선형모형(GLM) : 초평면 추정
일반화추정방정식