• EDUCE의 6 시그마 동영상 강의는 취업을 위해서 기업에서 요구하는 수준의 6 시그마 개념을 정립하기 위한 목적으로 제작되었으며 본 핸드북은 6 시그마를 학습하기 위해 기본적으로 알아야 할 기초 통계학을 정리한 자료입니다..

기술통계량(Descriptive Statistics)

• 통계학의 주요 목적은 표본자료를 이용하여 모집단의 특성을 추론하는데 연구자의 관심에 따라 실험 또는 관찰을 통해 얻어지는 실험값을 자료(data)라 한다. 따라서 자료는 연구자의 연구 목적 및 특성에 따라서 몇 가지로 구분 할 수 있다.
  • 수량 자료(numerical data) - 숫자로 표시될 수 있는 자료
  연속형 자료(continuous data) : 키, 몸무게, 시간 등
  이산형 자료(discrete data) : 인구수, 불량품 수 등
  • 범주형 자료(categorical data) - 설문을 통해 얻어지는 자료

상관 계수

• 모집단 상관계수는 두 확률변수 X 와 Y 에 대한 모집단에서의 선형관계의 정도를 나타내며 r 라고 표시하고 다음과 같이 정의 된다
  분자는 두 변수간의 공분산이며 분모는 두 변수의 표준편차의 곱이 즉 모집단 상관계수는 공분산을 두 변수의 표준편차로 나눈 표준화된 공분산을 의미한다. 모집단 상관계수의 값은 -1과 1 사이의 값을 가지며, 부호는 공분산값의 부호에 따라 결정된다.
  공분산은 확률변수 X 의 증감에 따른 확률변수 Y 의 증감의 경향에 대하여 측정한 것으로 공분산 값이 양수이면 두 변수는 같은 방향으로 움직이고, 공분산 값이 음수이면 두 변수는 반대 방향으로 움직이고 있음을 나타낸다. 만약 공분산 값이 0이라면 두 변수간에는 아무런 선형관계가 없.........

Central Tendency Metrics / Dispersion Metrics

집단과 표본, 기술통계량, 중심위치 측도, 산포도 측도, 분산과 표준편차, 변동계수에 대한 내용을 포함하고 있습니다.

히스토그램

도수분포표와 히스토그램을 설명하고 있습니다.

확률 변수와 정규 분포/Z-value

이산 확률 변수, 연속확률변수에 대한 내용을 정리해 놓았습니다.

표본 추출

표본 추출의 종류에 대해 다루고 있습니다.

점 추정과 구간 추정

점 추정, 추정 방법, 표본 오차와 관련된 내용을 포함하고 있습니다.

표본 크기

표본 크기에 대한 설명을 정리한 내용으로 구성되 있습니다.

가설 검증

통계적 이론 중에 가장 중요한 부분이 검정문제를 다루고 있습니다.

상관 분석

상관 계수, 가설검정, 검정통계량, 의사 결정, P-Value를 설명하고 있습니다.

단순 회귀 분석

단순 회귀 모형과 최소제곱 추정법, 잔차와 잔차의 성질을 설명하고 있습니다.

다중 회귀 분석

단순 회귀 분석과 다중 회귀 분석, 다중회귀모형, 다중회귀분석의 검증에 대해 살펴보고 있습니다.

ANOVA

분산 분석의 정의를 설명하고 있습니다.