우리가 살아가는 도시

4장. 이항분포와 가설검정에서의 응용 1) 4장 공식 - 이항분포의 평균, 분산, 표준편차 2) 그 외의 개념 a) 베르누이 시행 : 성공과 실패(2가지 경우만 일어나는 확률) b) 이항분포 : 이산확률분포는 일반적인 분포와 이항분포로 나눌 수 있음 / 베르누이 시행을 여러번 하는 분포를 이항분포 c) 기각역 : 주장을 매우 지지하는 영역 3) 코딩 # 예제 4.3 dbinom(0, size=5, prob=0.25) #이항분포 확률 : f(0) pbinom(0, size=5, prob=0.25) #누정이항질량함수 : f(0)+f(1)+f(2)+f(3)+f(4)+f(5) 1 - pbinom(3, 5, 0.25) #누적이항질량함수 : f(4)+f(5) dbinom(4, 5, 0.25) + dbinom(5, ..

3장. 확률과 확률분포 1) 3장의 주요공식 - 확률변수의 평균, 분산, 표준편차 2) 3장의 주요공식 - 편차, 표준분산, 표준편차 편차 표준분산 표준편차 3) 코딩 # 예제 3.11 choose(5, 2) / choose(25, 2) # choose(5,2)는 5콤비네이션2 choose(5, 1) * choose(20, 1) / choose(25, 2) # 예제 3.16 choose(5, 2) choose(15, 4) choose(15, 11) # 예제 3.24 x = 0:3 fx = c(1, 3, 3, 1)/8 mean.x = mean(x * fx) mean.x # 예제 3.25, 36 x = 0:4 fx = c(0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1) mean.x = sum(x * fx) va..

2장. 자료의 구조 x=rep(1,10) #1을 10번 반복 #빈도분석 x=rep(LETTERS[1:3],c(1520,790,510)) #LETTERS[1:3] = a,b,c / a를 1520번 반복, b를 790번 반복, c를 510번 반복 library(prettyR) freq(x) freq(x,display.na=FALSE) #파이차트 pie(table(x)) #pie에서는 x만써서는 안되며, table(x)로 표기해야 함 pie(table(x),main="예제2.2 파이차트") #파레도차트 x=rep(LETTERS[1:5],c(35,9,45,6,5)) #LETTERS[1:5] = a,b,c,d,e library(qcc) pareto.chart(table(X)) pareto.chart(table(X..

The nature of technological progress has positive and negative effect on spending in research & development. On the on hand researcher today know more and can use a larger set of tools than did those who came before them Thus, we would expect researachers today to be more productive On the other hand, it is more difficult for researchers today discovering new technologies because the easiest dis..