고강사.com

고정 헤더 영역

글 제목

메뉴 레이어

고강사.com

메뉴 리스트

  • 홈
  • 태그
  • 미디어로그
  • 위치로그
  • 방명록
  • 고강사.com (316)
    • 고강사.com 소식 (86)
      • 공지사항 (49)
      • 후기 & QandA (33)
    • AP Calculus (3)
      • AP Calculus (1)
    • AP, SAT 시험정보 (83)
    • AP Statistics (34)
      • AP Statistics 동영상 강좌 (10)
      • 48시간에 개념뽀개기 (13)
      • 고강사의 통계 이야기 (10)
    • AMC, AIME (82)
      • AIME (27)
      • AMC12 (12)
      • AMC10 (12)
      • AMC8 (29)
    • 수학교과과정 (23)
      • Linear Algebra (2)
      • Multivariate Calculus (8)
      • Precalculus (2)
      • Algebra2 (4)
      • Geometry (3)
      • Pre-algebra & Algebra1 (4)
    • SAT2 Math (5)
      • SAT2 Math (5)

검색 레이어

고강사.com

검색 영역

컨텐츠 검색

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기

  • AP Statistics 필수 개념 2. Modeling Distributions of Data

    2023.02.15 by 고강사

  • AP Statistics 필수 개념 1. Exploring Data

    2023.02.15 by 고강사

  • 1.3 Graphical Displays - Box plot

    2017.02.24 by 고강사

  • 1.3 Graphical Displays - Stemplot

    2017.02.24 by 고강사

  • 1.3 Graphical Displays - Bar chart and Histogram

    2017.02.24 by 고강사

  • 1.3 Graphical Displays - Dot plot

    2017.02.22 by 고강사

  • 1.3 Graphical Displays - Patterns in Data

    2017.02.22 by 고강사

  • 1.2 Quantitative Measures - Measures of Position

    2017.02.21 by 고강사

AP Statistics 필수 개념 2. Modeling Distributions of Data

심심할 때 확인하는 AP Statistics 필수 개념 2. Modeling Distributions of Data 인스타 팔로우 하고 피드에서 확인하세요 https://www.instagram.com/msprep_1800.6291/ AP Statistics 개념정리 동영상 강의 https://math.coursework.guru/p/ap-statistics-concept #APstatistics #AP #Statistics #AP통계 #AP개념 #APstatistics개념 #AP통계 #AP인강 #AP동영상 #압구정AP학원 #강남AP학원 #AP학원 #APstat학원 #msprep #엠에스프렙

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2023. 2. 15. 14:14

AP Statistics 필수 개념 1. Exploring Data

심심할 때 확인하는 AP Statistics 필수 개념 1. Exploring Data 인스타 팔로우 하고 피드에서 확인하세요 https://www.instagram.com/msprep_1800.6291/ AP Statistics 개념정리 동영상 강의 https://math.coursework.guru/p/ap-statistics-concept #APstatistics #AP #Statistics #AP통계 #AP개념 #APstatistics개념 #AP통계 #AP인강 #AP동영상 #압구정AP학원 #강남AP학원 #AP학원 #APstat학원 #msprep #엠에스프렙

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2023. 2. 15. 14:12

1.3 Graphical Displays - Box plot

1.3 Graphical Displays 5. Box plot (or Box and Whisker Plot) Box plot은 box and whisker plot이라고도 부르며, quantitative data를 나타내는데 사용한다. Box plot은 자료를 quartile에 따라 구분한다. Box plot의 body는 Q1에서 Q3까지의 "box"로 나타낸다. 상자 안에는 Q2를 나타내는 세로줄이 그어져 있는데 이것은 바로 자료의 median이다. 상자의 좌, 우에 뻗어있는 두 개의 수평선은 whisker라고 부른다. 왼쪽 whisker는 Q1에서 outlier가 아닌 자료의 최솟값까지 긋고, 오른쪽 whisker는 Q3에서 outlier가 아닌 자료의 최댓값까지 긋는다. 만일 하나 이상의 outli..

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2017. 2. 24. 02:27

1.3 Graphical Displays - Stemplot

1.3 Graphical Displays 4. Stemplot (or Stem and Leaf Plot) Histogram은 각 group에 속한 관측값들이 분포하는 모양을 보여주지만 그룹에 속한 관측값의 정확한 값을 나타내지는 않는다. 반면에 stemplot은 분포 모양과 함께 각 관측값의 정확한 값을 함께 보여준다. Stemplot은 quantitative data를 나타내는데 사용하며, 일반적으로 자료의 개수가 많지 않은(50 이하) 경우에 사용된다. 다음 stemplot은 어느 학교의 6학년 학생 30명의 IQ를 나타낸 것이다. Stemplot에서 왼쪽에 있는 항목들을 stem이라고 하고 오른쪽에 있는 항목들을 leaf라고 한다. 위의 stemplot에서 stem은 십 단위(80, 90, 100~..

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2017. 2. 24. 02:09

1.3 Graphical Displays - Bar chart and Histogram

1.3 Graphical Displays 3. Bar chart and Histogram Dot plot과 마찬가지로 bar chart와 histogram은 다른 group 간 크기를 비교하는데 사용된다. Bar chart에서는 다음과 같이 각 열을 나타낸다. ▶ 각 열은 categorical variable을 나타내는 label 위에 나타낸다. ▶ 각 열의 높이는 열 label에 의해 정의된 group의 크기를 나타낸다. 다음은 4개 주(New Jersey, New York, New Hampshire, New Mexico)에서의 average income을 나타낸 bar chart이다. Histogram에서는 다음과 같이 각 열을 나타낸다. ▶ 각 열은 quantitative variable을 나타내는..

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2017. 2. 24. 01:56

1.3 Graphical Displays - Dot plot

1.3 Graphical Displays 2. Dot plot Dot plot은 group이나 category별로 frequency(빈도)를 비교하는데 사용한다. Qualitative data를 나타내는데 주로 사용하며, Dot plot의 특징은 다음과 같다. ▶ 각각의 점은 자료의 집합에서 하나의 관측값(또는 특정 관측값 수)를 나타낸다. ▶ Category별로 하나의 열에 점들을 누적해서 나타낸다. 따라서, 각 열의 높이는 각 category에 포함된 관측값의 absolute frequency (절대빈도)나 relative frequency(상대빈도)를 나타낸다.▶ Quantitative data일 때에만 자료 형태에 대해 symmetry, skewness, gap, oulier 등과 같은 shape..

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2017. 2. 22. 01:07

1.3 Graphical Displays - Patterns in Data

1.3 Graphical Displays 1. Patterns in Data 자료를 시각적으로 나타내는 것은 자료 형태를 통해 유용한 정보를 알아내기 쉽도록 도와준다. 자료 형태는 center, spread, shape과 unusual feature(gap, outlier)를 통해 기술한다. Center자료 분포에서 median이 위치한 곳을 말한다. 보통 center는 분포 양 끝에서 절반 정도 되는 지점이다. 다음 그림에서 각 열의 높이는 관측값의 빈도를 나타낸다. 관측값은 5를 중심으로 모여 있다. Spread 자료의 variability를 나타낸다. 만일 관측값이 넓은 범위에 퍼져 있다면 spread가 크고, 특정한 값 주위에 모여 있다면 spread는 작다. 왼쪽의 자료는 범위가 1 ~ 9까지 ..

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2017. 2. 22. 00:31

1.2 Quantitative Measures - Measures of Position

1.2 Quantitative Measures 3. Measures of Position 특정값이 자료의 다른 관측값들 사이에서 어디에 위치하는지 파악하고자 할 때, 가장 널리 쓰이는 것은 percentile, quartile, standard score(or Z-score) 이다. Percentiles전체 자료의 관측값을 increasing order(오름차순)으로 정렬했을 때, 자료를 같은 크기의 100개 구간으로 나누어 주는 값들을 percentiles이라고 한다.Percentile이 $P_i$인 수는 자료 전체에서 $P_i$보다 작은 관측값이 전체 자료 중에 $i$퍼센트이다. 예를 들어, percentile이 50인 수는 $P_{50}$으로 나타내고 전체 자료 중에 보다 작은 관측값의 비율이 50..

AP Statistics/48시간에 개념뽀개기 2017. 2. 21. 00:23

추가 정보

인기글

최신글

페이징

이전
1 2
다음
[ MS prep ] [ 고강사의 동영상 강좌 ] [ 이준문쌤의 Physics 동영상 강좌 ] [ 고강사의 카카오톡채널 ]
고강사.com © EGO expert
페이스북 인스타그램 유투브 메일

티스토리툴바