절미법 썸네일형 리스트형 표집절차의 오류 해결 방법: 완곡화 방법, 절미법, 면적 환산법 표준화를 위한 통계적 데이터 처리 방법: 완곡화 방법, 절미법, 면적 환산법 목차 1. 서문 2. 완곡화 3. 절미법 4. 면적 환산법 5. 결론 서문 통계 분석은 데이터를 효과적으로 이해하고 판단하기 위한 강력한 도구입니다. 그러나 때로는 수집된 데이터가 정규분포에서 벗어나는 경우가 발생합니다. 이는 표준화 과정에서 문제를 야기할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 표준화를 위해 자료의 완곡화 방법, 절미법, 면적 환산법이라는 세 가지 통계적 데이터 처리 방법을 소개하고자 합니다. 이러한 방법들은 비정규분포 자료를 정규분포에 근사시키는 데에 유용하게 활용됩니다. 완곡화 방법 (Kurtosis) 완곡화는 자료의 첨도를 수정하여 비정규성을 해결하는 방법입니다. 첨도는 자료의 분포가 얼마나 뾰족하거나 평탄한지를.. 더보기 이전 1 다음
