25장 중심극한정리

1. 가장 자연스러운 분포, 정규분포 모든 수험생이 치른 대학수학능력시험 점수는 정규분포를 따른다. 20세 건강한 남자의 평균 키도 마찬가지다. 300ml 콜라 캔에 든 용량은 정확히 300ml가 아니다. 어떤 캔은 301ml일 수도 있고 어떤 캔은 299ml일 수도 있다. 캔마다 다른 용량의 분포도 정규분포이다. 정규분포는 통계 개념 중 가장 널리 쓰인다. 정규분포는 기준이 되는 어떤 값 평균을 중심으로 '자연스럽게' 퍼진 분포를 나타낸다. 콜라 캔에 담긴 용량이라면 300ml가 중심이다. 자연스럽게 퍼졌다는 뜻은 250ml나 330ml처럼 중심으로부터 매우 먼, 용량이 너무 적거나 많은 경우는 매우 드물다는 뜻이다. 20세 남성의 키는 중심이 되는 평균(174cm) 주변에 가장 많고 174cm에서 멀..

• format_list_bulleted 수학보다 데이터 문해력
• · 2024. 1. 25.
• textsms

24장 90은 큰 수인가 작은 수인가

1. 평균 문맥에 따라 답은 달라진다. 90이 사람 몸무게를 나타낸다면 이 숫자는 큰 수인가? 만약 단위가 킬로그램이라면 상당히 큰 수이지만, 파운드라면 작은 수이다. 얼마나 대단한 숫자인지 이 사람의 키나 성별, 나이에 따라 그 판단은 달라진다. 어떤 수의 크고 작음은 상대적인 개념이다. 그렇다면 무엇과 비교해 크고, 작다고 하는 것일까? 남자 몸무게라면 기준이 되는 몸무게는 약 70kg이고 여자 몸무게라면 55kg이다. 몸무게가 90kg인 사람은 그 사람이 속한 집단의 평균 몸무게 70kg과 비교해 더 무겁다고 할 수 있다. 18세 남성으로 이루어진 이 집단 구성원은 대략 50kg부터 90kg까지 몸무게로 분포되어 있다. 평균 몸무게는 무수히 많은 구성원의 몸무게를 대표하는 값이다. 평균은 곧 무게중..

• format_list_bulleted 수학보다 데이터 문해력
• · 2024. 1. 20.
• textsms

구글드라이브로 대용량 데이터를 다룰 때 필요한 테크닉(압축해제, 자동압축, 파일 크기 확인방법)

구글 드라이브의 한 폴더 내에 너무 많은 데이터가 있을 경우, colab에서 구글 드라이브로 연동할때, 파이썬이 구글 드라이브의 폴더 내의 데이터에 제대로 접근하지 못한다 그래서 한 폴더당 10000개 이내로 데이터를 분할해서 저장해두는게 유리하다 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 개인 드라이브에서 구글 드라이브로 데이터를 옮길때, 압축된 상태에서 옮기고 연동한 다음 파이썬으로 압축을 해제해서 사용하는게 유리할 수 있다 colab으로 구글 드라이브로 연동한 다음, 구글 드라이브의 zip파일을 압축해제하면 된다 https://cod..

• format_list_bulleted Python
• · 2024. 1. 14.
• textsms

22장 동전을 앞면으로 던질 확률을 높일 수 있나

1. 동전 던지기는 공평한가 불공평한가 동전 던지기는 공평하다. 동전은 던졌을 때, 앞면과 뒷면이 나올 확률이 절반이다. 그러나 던졌을 때, 한쪽 면이 더 높은 비율로 나오도록 하는 것은 그리 어렵지 않다. https://www.yna.co.kr/view/AKR20091208054500009 "동전 던지기는 불공평" | 연합뉴스 "동전 던지기는 불공평" 원하는 면 나올 확률 조작가능 www.yna.co.kr https://m.dongascience.com/news.php?idx=63007 [주말N수학] 공정하다는 착각! 동전 던지기 수학동아 제공 앞면이냐 뒷면이냐! 온전히 운에 맡긴 결정을 하고 싶을 때 우린 ‘동전 던지기’를 한다. 어떠한 편견도실력도꼼수도 통하지 않는 공정한 의사 결정 방식이란 믿음 ..

• format_list_bulleted 수학보다 데이터 문해력
• · 2024. 1. 12.
• textsms

21장 통계적으로 의미있는 차이와 실제로 의미있는 차이

1. 고등학교에 신설된 도서관 어느 도시의 교육청에서 고등학생들의 문해력을 향상하기 위해 몇몇 학교를 선별해 도서관을 새로 지었다. 이 정책의 효과는 얼마나 될까? 몇년 후 도서관을 신설한 고등학교 재학생 100명을 선별해 지난 1년 동안 교과서나 참고서 말고 읽은 책 수를 조사했다. 아이들의 평균 독서량은 무려 34권이었다. 도서관을 신설한 효과가 정말 큰 것인가? 쉽게 단정할 수 없다. 비교를 해야한다. 도서관을 새로 짓지 않은 다른 고등학교의 학생들을 조사했더니 평균 독서량은 34.4권이었다. 도서관이 신설된 학교 학생들의 독서량이 오히려 적은 것이었다. 이제 정반대의 질문을 할 차례이다. 신설된 도서관이 독서에 방해가 되는가? 이번에도 역시 쉽게 단정할 수 없다. 조사 결과의 우연성을 고려하면 두..

• format_list_bulleted 수학보다 데이터 문해력
• · 2024. 1. 11.
• textsms

20장 유의확률 p-값에 대하여

1. 여성이 82년 연속 더 많이 태어난다면 남성과 여성의 출생 성비는 정확히 1:1이 아니라 대략 1.05:1로 알려져 있다. 여자아이 100명이 태어날 때 남자아이 105명이 태어난다는 뜻이다. 이 사실을 처음 발긴 영국의 의사이자 과학자인 존 아버스넛은 1629년부터 1710년까지 82년 동안 영국 런던의 모든 출생 기록을 조사했는데, 해마다 태어난 여아가 남아보다 많다는 사실을 발견했다. 이것은 우연일까? 만약 출생 성비가 1:1이었다면 태어난 여아가 남아보다 우연히 많을 확률은 1/2일 것이다. 그리고 82년 동안 매해 여아가 더 많이 태어나는 사건은 매우 드문 일이다. 그러므로 출생 성비가 1:1일 수는 없다. 2의 82제곱은 4835703000000000000000000이다. 그래서 여성이 ..

• format_list_bulleted 수학보다 데이터 문해력
• · 2024. 1. 1.
• textsms