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[확률통계] 확률통계

저작시기 2004.06 |등록일 2004.12.12 | 최종수정일 2016.04.01 한글파일한컴오피스 (hwp) | 46페이지 | 가격 1,000원

소개글

확률과 통계학은 무엇일까? 조금 실질적인 물음에서부터 시작해 보자. 소고기가 더 맛있다고 생각하는가? 아니면 돼지고기가 더 맛있다고 생각하는가? 어떤 사람은 소고기라고 대답할 것이고, 또 어떤 사람은 돼지고기라고 대답할 것이다. 살아오는 동안 우리는 소고기와 돼지고기의 모든 부위를 먹어보지는 못하였을 것이다. 그럼에도 불구하고 각자의 경험을 토대로 하여 주관적으로 그러한 대답을 하였을 것이다.
이제 범위를 넓혀서 같은 물음에 대해 광진구민들은 어떤 생각을 하고 있는 가를 질문해 보자. 이러한 경우에는 각자의 경험과 주위 사람들로부터 들은 불충분하고 불확실한 정보를 토대로 하여 주관적으로 대답을 할 것이다. 만약 광진구민들이 소고기가 더 맛이 있다고 생각할 것이라고 추측하는 한 집단과 돼지고기가 더 맛이 있다고 생각할 것이라고 추측하는 다른 한 집단의 사람들을 같은 장소에 모아 놓고 토론을 벌인다면 과연 모두가 만족하는 결론에 다다를 수 있을 것인가? 그것은 거의 불가능할 것이다. 그 이유는 각 집단의 주장이 객관적인 근거에 의하지 않고 주관적인 판단에 의하기 때문인 것으로 생각된다.
그러면 어떤 고기가 더 맛이 있는지에 대한 결론을 도출할 수 없단 말인가? 그렇지는 않다. 광진구에 거주하는 모든 시민을 대상으로 두 고기의 모든 부위를 시식케 한 후 설문지 조사를 함으로써 어느 고기가 더 맛이 있는지를 알아볼 수 있다. 그런데 이러한 경우 우리는 두 가지 문제에 봉착하게 된다. 첫 번째 문제는 광진구민 모두를 조사하는 것이 불가능하다는 것이다.
예를 들어 장기 출장 중인 사람은 조사를 할 수 없고, 만 한 살이 되지 않은 아기들은 먹을 수 없을 뿐만 아니라 먹을 수 있다하더라도 표현이 불가능하여 어느 고기가 더 맛이 있는지를 말할 수 없으며, 고혈압 환자인 경우에는 이러한 조사를 거부할 수도 있을 것이다. 또 다른 문제는 먹을 수 있는 부위 전부를 시식하게 하여 두 고기의 맛을 비교하는 것이 과연 가능할 일인가 하는 것이다. 또한 이러한 결론에 도달하기 위해서는 막대한 경비가 소요된다.
최소의 비용으로 소기의 목적을 달성하기 위해서는 어떻게 하여야 하는가? 먼저 관심의 대상이 되는 집단을 광진구민 전체에서 범위를 좁혀서 우리가 정보를 파악하기를 원하는 집단을 구체적으로 정의하여야 한다. 예를 들어 '2000년 11월 20일 현재 서울시 광진구에 거주하고 있는 만 20세부터 50세까지의 시민'과 같이 명확하게 정의를 하면 된다.
이와 같이 통계적 관찰의 대상이 되는 모든 측정값의 집합 또는 연구자의 관심의 대상이 되는 전체 집단을 통계학에서는 모집단이라 한다. 연구 대상은 동일하다고 하더라도 연구자의 관심여부에 따라 모집단은 달라질 수 있다. 예를 들어 광진구민을 연구대상으로 하여 한 연구자는 시민들의 시력을 관찰하기를 원하고 또 다른 연구자는 시민들의 몸무게를 관찰하기를 원한다면 두 연구자의 모집단은 각각 광진구민들의 시력을 측정한 자료집..

목차

I. 서 론
1. 산업공학과 확률통계학
2. 의사결정
3. 앞으로의 논의방향

II. 본 론
1. 생활 속의 통계학
2. 카드와 확률 통계

III. 결 론

IV. 참고문헌

본문내용

I. 서 론

1. 산업공학과 확률통계학
산업공학에 기반이 되는 학문이 무엇이냐 물으면 그것은 당연히 확률과 통계학일 것이다.
산업공학(industrial engineering)이란 적당한 비용으로 높은 수준의 생산성을 유지하기 위해 공학의 원리와 과학적 경영기법을 생산기업에 적용하는 연구분야이다. 산업공학은 공학 중에서도 인간·자재·설비의 통합된 여러 시스템을 설계하여 개선하고 설정(install)하는 것을 대상으로 한다. 통합된 여러 방법을 설계·개선 및 설정할 경우에 생기는 결과를 명시하여 예측하고 평가하기 위해 공학상의 분석이나 설계의 원칙과 기술, 수학, 자연과학 등에서의 전문지식이나 기법 등을 사용한다.
현대적 산업공학의 시초는 1880년대 프레더릭 W. 테일러의 과학적 관리법이다. 그는 수많은 작업연구 끝에 최대생산을 달성할 수 있는 공식을 얻어내 자신의 회사에 적용했고 많은 제조회사들이 뒤를 따라 적용했다.

참고 자료

·쉽게 읽는 생활 속의 통계학 (이재창외 5인 편역)
·재미있는 통계이야기 (한국통계학회)
·통계마인드 길들이기 (마일즈 홀랜더)
·확률론 (김종호)
·카지노 알고 이긴다: 블랙잭 통계 확률 (김영국)
·확률의 함정 (데보라 J.베넷)
·기초 통계학 (김태진)
·야후코리아 백과사전
·계몽 웹 백과사전
·두산 멀티미디어백과
·한국 브리테니커온라인
·매일경제-경제용어
·동아일보-경제용어
·각 대학교 통계학과 응용통계학과 정보통계학과 자료실
·각 대학교 산업공학과 시스템공학과 경영학과 자료실
·http://my.netian.com/~namks/nam2.html
·http://my.netian.com/~cpebach/News/top8.htm
·http://user.chollian.net/~zsinji/lecture01/032.htm
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