통계함수
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작성일 22-12-18 21:28
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초기하 분포의 확률을 구. HYPGEOMDIST는 주어진 표본의 크기, 모집단의 성공 도수와 크기에 대하여 주어진 ...
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설명
HYPGEOMDIST 함수
초기하 분포의 확률을 구. HYPGEOMDIST는 주어진 표본의 크기, 모집단의 성공 도수와 크기에 대하여 주어진 표본의 성공 도수가 출현할 확률을 구. 각 사건의 결과가 성공 또는 실패이고, 주어진 크기의 모집단에서 각 부분집합 표본을 동등하게 추출하는 유한 모집단의 문제에 이 함수를 사용한다. 독립 변수의 값이 0일 때 종속 변수의 값을 결정하려는 경우에 절편을 사용. 예를 들어 데이터가 상온이나 그 이상의 온도에서 측정(measurement)된 경우 INTERCEPT를 사용하여 0도에서의 금속의 전기 저항을 예측할 수 있다
Known_y`s : 觀察값이나 데이터의 종속 변수 집합.
Known_x`s : 觀察값이나 데이터의 독립 변수 집합.
Ex)
INTERCEPT({2, 3, 9, 1, 8}, {6, 5, 11, 7, 5}) = 0.0483871
KURT 함수
데이터의 첨도를 구. 첨도란 분포의 뾰족한 정도를 정규 분포와 비교하여 나타내는 것으로 양의 첨도는 상대적으로 더 뾰족하고 음의 첨도는 덜 뾰족하다.
HYPGEOMDIST(1,4,8,20) = 0.363261
INTERCEPT 함수
Known_x`s와 Known_y`s의 데이터 요소로 이루어진 선형 회귀선의 절편을 구. 절편은 known_x`s와 known_y`s의 값으로 이루어진 회귀선이 y축과 만나는 점이다.
Sample_s : 표본에서의 성공 도수.
Number_sample : 표본 크기.
Population_s : 모집단에서의 성공 도수.
Number_population : 모집단 크기.
Ex)
시식용 초코렛 20개 중에서 8개는 카라멜이고 나머지는 땅콩이라면 한 사람이 임의로 4개를 선택했을 때 정확하게 1개가 카라멜일 확률을 다음과 같이 구한다.
Number1,number2,... : 첨도를 계산할 인수로서 30개까지 지정할 수
있으며 콤마를 사용하여 각각의 인수를 구별하는 대신 하나
의 배열이…(drop)
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