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계급값에 대해 알아보자! CTR: 데이터 분석에서 필수적인 계급값의 역할

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계급값

계급값의 개념

데이터 분석에서 계급값은 데이터를 일정한 구간(계급)으로 나누어 각 구간의 중앙값을 계산한 것이다. 간단히 말해 계급값은 일련의 데이터를 일정한 크기의 계급으로 분류하고, 각 계급의 중앙값을 계산한 값이다. 계급값을 이용하면 데이터의 특성을 더욱 명확하게 파악하고, 통계 분석을 수행할 수 있다.

계급폭과 계급값의 관계

계급폭은 데이터를 일정한 구간으로 나누는 것이다. 계급폭과 계급값은 밀접한 관계가 있다. 계급폭이 작으면, 계급값은 더욱 정확해지고, 계급폭이 넓으면, 계급값은 더욱 부정확해진다. 이를 예를 들어 이해해보자. 우리가 고등학교 성적을 계급화하려고 한다면 다음과 같이 계급을 나눌 수 있다.

A등급 : 90 – 100점
B등급 : 80 – 89점
C등급 : 70 – 79점
D등급 : 60 – 69점
F등급 : 59점 미만

위의 예에서, 계급폭은 등급에서 학점을 내리거나 올릴 때 얼마나 변화하는지에 대한 폭이다. 이 경우, 계급폭은 10점이 된다. 이제 각 구간에서 중간값을 찾아 계급값을 구하는데, A등급의 계급값은 95, B등급의 계급값은 85, C등급의 계급값은 75, D등급의 계급값은 65이 된다. 이와 같이, 계급폭이 같은 경우, 각 계급의 중앙값을 계산하여 계급값을 얻을 수 있다.

계급폭이 같은 경우 계급값의 구하는 방법

계급폭이 같은 경우, 계급값은 다음과 같이 구한다.

1. 첫 번째 계급의 계급값은 첫 번째 계급의 시작값과 마지막값의 합을 2로 나눈 값이다. 다음 공식으로 계산할 수 있다.
첫 번째 계급의 계급값 = (첫 번째 계급의 시작값 + 첫 번째 계급의 끝값) / 2

2. 이후에는 계급의 중앙값을 이용하여 계산할 수 있다.
i번째 계급의 계급값 = (i번째 계급의 시작값 + i번째 계급의 끝값) / 2

한 예를 들어보자.

도수분포표가 다음과 같다고 가정하자.

계급 | 도수
—–|—–
0 – 4 | 7
5 – 9 | 12
10 – 14 | 20
15 – 19 | 15
20 – 24 | 8

위의 도수분포표는 0에서 24까지의 수를 5씩 나눈 다섯 개의 계급으로 나누었다. 계급값을 구하기 위해서는 각 계급의 중앙값을 구하는 것이 필요하다.

– 첫 번째 계급의 계급값

(0 + 4) / 2 = 2

– 두 번째 계급의 계급값

(5 + 9) / 2 = 7

– 세 번째 계급의 계급값

(10 + 14) / 2 = 12

– 네 번째 계급의 계급값

(15 + 19) / 2 = 17

– 다섯 번째 계급의 계급값

(20 + 24) / 2 = 22

따라서, 위의 도수분포표의 계급값은 2, 7, 12, 17, 22이다.

데이터의 분포와 계급값

데이터의 분포와 계급값은 밀접한 관계가 있다. 데이터는 일반적으로 정규분포를 따르게 되며, 이 때 데이터가 평균을 중심으로 대칭적으로 분포하게 된다. 이에 따라 계급값은 평균과 가까운 값이 된다.

예를 들어, 대한민국 성인 남성의 키 데이터가 주어졌을 때, 이를 5cm 간격으로 계급화하고, 각 계급의 도수분포표를 작성하면 다음과 같은 히스토그램을 얻을 수 있다.

![키 히스토그램](https://i.imgur.com/d2zAS00.png)

위의 히스토그램에서 계급값은 각 계급의 중앙값으로 구할 수 있다. 이를 통해 전체 키 데이터의 평균을 대략적으로 파악할 수 있다.

데이터의 분포를 파악하기 위한 계급값의 활용

계급값은 데이터의 분포를 파악하는 데에 중요한 역할을 한다. 첫째로, 계급값을 이용하여 데이터의 분포를 시각화할 수 있다. 위의 키 데이터 예에서와 같이, 계급값을 이용해 히스토그램을 그려 데이터 분포를 시각적으로 확인할 수 있다.

둘째로, 계급값을 이용하여 대표값을 계산할 수 있다. 대표값은 데이터 전체를 요약하는 값으로, 데이터 분포의 특성을 파악할 수 있게 해준다. 대표값에는 평균, 중앙값, 최빈값 등이 있다. 이 중에서도 평균은 계급값을 이용하여 계산할 수 있다.

대푯값을 계산하기 위한 계급값의 활용

데이터의 대푯값을 계산할 때 계급값을 활용할 수 있다. 대푯값은 데이터의 중심을 대표하는 값으로, 데이터의 특성을 파악하는 데에 도움을 준다. 예를 들어, 어떤 회사의 직원들의 연봉을 조사했다고 가정하자. 아래 표와 같이 100만원 단위로 나누어 계급화하였다.

계급 | 직원 수 | 계급값
—–|——–|——-
1000 ~ 2000 | 10 | 1500
2001 ~ 3000 | 30 | 2500
3001 ~ 4000 | 40 | 3500
4001 ~ 5000 | 20 | 4500

위의 표는 계급값을 포함한 연봉 데이터와 직원 수를 나타낸다. 이를 통해 평균 연봉을 계산할 수 있다.

다음과 같은 공식으로 계산할 수 있다.

계급 평균 = Σ (계급값 x 도수) / 총 도수

위의 예시에서의 계산식은 다음과 같이 된다.

계급 평균 = (10 x 1500) + (30 x 2500) + (40 x 3500) + (20 x 4500) / (10 + 30 + 40 + 20)
= 58만5천원

따라서, 위의 예에서의 평균 연봉은 585만원이 된다.

계급값의 활용

계급값은 데이터 분석에서 굉장히 중요한 개념 중 하나이다. 계급값을 이용하면 데이터 분포의 특성을 파악할 수 있고, 대푯값을 계산하거나 통계 분석 기법을 이용할 수 있다.

계급값을 이용한 데이터의 요약 및 설명

계급값은 데이터를 일정한 구간으로 나눈 다음, 각 구간의 중앙값을 계산한 값이다. 따라서, 계급값을 이용하면 데이터의 특성을 더욱 명확하게 파악할 수 있다. 계급값은 주어진 데이터의 분포를 파악하는 데에 중요한 역할을 하며, 데이터를 요약하거나 설명하는 데에도 활용된다.

계급값을 이용한 통계 분석 기법

계급값은 통계 분석을 수행하는 데에 굉장히 유용하게 사용된다. 예를 들어, 데이터의 특성을 파악하거나 대푯값을 계산하는 등의 작업에서 계급값을 이용할 수 있다. 특히, 도수 분포표를 작성할 때 계급값을 활용하여 계급의 중앙값을 쉽게 계산할 수 있다.

데이터에서 예외적인 값을 파악하기 위한 계급값의 활용

데이터에서 예외적인 값을 파악하기 위해서는 데이터 분포를 파악하는 것이 중요하다. 계급값은 데이터를 일정한 구간으로 나누고, 각 구간의 중앙값을 계산함으로써, 데이터의 분포를 더욱 명확하게 파악할 수 있다. 이를 통해, 예외적인 값이 있을 경우, 이를 감지하고 처리할 수 있다.

선형회귀분석에서의 계급값

선형회귀분석에서는 독립변수와 종속변수 간의 관계를 파악하기 위해 회귀선을 구하게 된다. 때로는 독립변수를 일정한 범위로 나누어 각 구간마다 회귀선을 구하는 경우가 있는데, 이 때 계급값을 이용하여 각 구간의 중앙값을 구해 회귀분석을 수행할 수 있다.

선형회귀분석에서 독립변수의 계급화

독립변수를 일정한 구간으로 나누어 회귀분석을 수행하는 것을 독립변수의 계급화라고 한다. 이를 통해 데이터에 대한 예측 모델을 구축할 수 있다.

계급값을 이용한 선형회귀분석 결과의 해석

계급값을 이용하여 선형회귀분석을 수행하면, 각 계급마다 회귀선이 나타난다. 따라서, 계급값을 이용하여 데이터를 분석하면 각 계급마다 다른 회귀선을 구할 수 있고, 이를 통해 각 계급에서의 변화율을 파악할 수 있다.

계급값을 이용한 선형회귀분석 결과의 한계점

계급값을 이용하여 선형회귀분석을 수행하는 경우 한계점이 존재한다. 우선, 계급의 개수가 많아지면 각 계급마다 데이터가 부족해지는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 계급값이 아닌 다른 변수가 영향을 끼치는 경우에도 분석 결과가 왜곡될 수 있다. 따라서, 계급값을 이용한 선형회귀분석을 수행하기 전에는 반드시 이러한 한계점에 대해서 고려해야 한다.

FAQs

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계급구간 구하기

계급구간 구하기 is a method used to classify data into intervals or groups, allowing for easier interpretation and analysis of large sets of data. The process involves taking a set of data and dividing it into equal intervals, or bins, based on the range of values present in the data. The resulting intervals are then used to tabulate and analyze the data in a more meaningful way.

The concept of interval data classification has been used in various fields, including statistics, sociology, and economics. It allows for a quick and easy analysis of data and can uncover patterns that may not be visible when examining raw data. By identifying common trends and patterns across different groups, researchers can draw valid conclusions about the characteristics of the data set.

Calculating 계급구간 구하기

The process of calculating 계급구간 구하기 involves several steps. The first step is to determine the range of values in the data. This is done by subtracting the lowest value from the highest value. For example, if we have a data set with values ranging from 10 to 100, the range would be 90.

The next step is to determine the number of intervals, or bins, into which we will classify the data. This number can be determined using a variety of methods, including the Sturges formula, the Freedman-Diaconis rule, or the Scott method. For the purposes of this article, we will use the Sturge’s formula, which is one of the simplest and most commonly used methods.

The Sturges formula is calculated by taking the logarithm of the total number of observations and adding one, then rounding the result up to the nearest whole number. For example, if we have a data set with 100 observations, the calculation would be as follows:

log2(100) + 1 = 6.643
Rounded up to the nearest whole number, this gives us 7 intervals.

Once we have determined the number of intervals, we can then calculate their size by dividing the range of values by the number of intervals. Using our previous example of a data set with values ranging from 10 to 100 and 7 intervals, the interval size would be:

(100 – 10) / 7 = 12.86

We can then create our intervals by starting with the lowest value in the data set and adding the interval size to it. For example, our first interval would be from 10 to 22.86, our second interval would be from 22.86 to 35.71, and so on, until we reach the highest value in the data set.

After creating the intervals, we can then tabulate the data into a frequency distribution table, which shows the number of observations that fall within each interval. This table can then be used to calculate various statistics, such as the mean, median, mode, and standard deviation.

FAQs

Q: What is the purpose of calculating 계급구간 구하기?

A: The purpose of 계급구간 구하기 is to classify data into intervals, or bins, in order to make it easier to analyze and interpret. By grouping similar values together, researchers can quickly identify patterns and trends in the data that may not be visible when examining raw data.

Q: How do I determine the number of intervals to use?

A: The number of intervals can be determined using a variety of methods, including the Sturges formula, the Freedman-Diaconis rule, and the Scott method. The method you use will depend on the size and distribution of your data set. Generally, a larger data set will require more intervals, while a smaller data set may require fewer intervals.

Q: What is the Sturges formula?

A: The Sturges formula is a method for determining the number of intervals to use in a frequency distribution table. It is calculated by taking the logarithm of the total number of observations and adding one, then rounding the result up to the nearest whole number. This method is commonly used because it is simple and easy to apply.

Q: Can I create my own intervals?

A: Yes, you can create your own intervals based on the specific characteristics of your data set. However, it is important to ensure that the intervals are unbiased and do not exclude any important information. It is also important to ensure that the same interval size is used across all intervals to ensure consistency.

Q: What statistics can be calculated from a frequency distribution table?

A: Various statistics can be calculated from a frequency distribution table, including the mean, median, mode, and standard deviation. These statistics can provide valuable insights into the characteristics of the data set and can be used to draw valid conclusions about the population from which the data was drawn.

Q: Are there any limitations to 계급구간 구하기?

A: Yes, there are some limitations to using 계급구간 구하기. One limitation is that it may not be appropriate for data sets with extreme values, as these values may be excluded from the intervals. It is also important to ensure that the intervals are unbiased and do not exclude any important information. Additionally, different methods of determining interval size may produce different results, so it is important to carefully choose the method that best fits your data set.

도수분포표 평균 표준편차

도수분포표 평균 표준편차는 통계학에서 자주 사용되는 용어로, 데이터의 분포를 파악하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 도수분포표 평균 표준편차의 정의와 사용 방법, 그리고 간단한 예시를 살펴보겠습니다.

도수분포표 평균 표준편차란 무엇인가요?

도수분포표 평균 표준편차는 데이터의 분포를 파악하는 데 사용되는 값입니다. 이 값은 데이터의 평균과 분산을 계산하여 나타내며, 데이터가 분포하는 모양이 어떤지 알 수 있습니다.

도수분포표란 어떤 것인가요?

먼저, 도수분포표라는 용어의 정의를 알고 가볼까요? 단어 그대로 해석하면, 도수분포표는 특정한 값이 나타나는 빈도를 나타내는 표입니다. 예를 들어, 1부터 10까지의 숫자 중에서 각각 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10이라는 값이 나타난 횟수를 세어서 표로 만든다면, 이를 도수분포표라고 할 수 있습니다.

도수분포표는 일반적으로 히스토그램이라는 그래프와 함께 사용되며, 데이터 분포를 시각적으로 파악할 수 있습니다. 그래프의 x축은 데이터의 값, y축은 해당 값을 가진 데이터의 빈도를 나타내게 됩니다.

평균과 표준편차는 무엇인가요?

평균(mean)과 표준편차(standard deviation)라는 용어는 일반적으로 통계학에서 많이 사용되는 용어입니다. 평균은 간단히 말해서, 모든 데이터 값을 더한 다음에 데이터의 개수로 나누면 됩니다. 표준편차는 평균에서 벗어난 정도를 나타내는 값으로, 주어진 데이터가 얼마나 평균값에서 벗어나 있는지를 측정하는 데 사용됩니다. 표준편차가 클수록 데이터가 분산되어 있고, 작을수록 데이터가 모여 있음을 나타냅니다.

도수분포표 평균 표준편차의 계산방법은 무엇인가요?

도수분포표에서 평균과 표준편차를 계산하기 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐야 합니다.

1. 모든 데이터를 더한 뒤, 데이터의 개수로 나누어 평균을 계산합니다.
2. 각각의 데이터 값과 평균값의 차이를 구합니다.
3. 각각의 데이터 값과 평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값을 더한 뒤, 데이터의 개수로 나누어 표준편차를 계산합니다.

간단한 예시를 들어서 설명해보겠습니다. 우리가 조사한 학생들의 키를 조사하여 도수분포표를 만들었다고 가정해봅시다. 아래와 같은 도수분포표를 만들었다고 가정합니다.

| 키(cm) | 빈도 |
|——–|—–|
| 150 | 1 |
| 152 | 2 |
| 154 | 3 |
| 156 | 5 |
| 158 | 4 |
| 160 | 7 |
| 162 | 6 |
| 164 | 2 |

위의 도수분포표에서 평균과 표준편차를 계산하기 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐야 합니다.

1. 모든 데이터를 더한 뒤, 데이터의 개수로 나누어 평균을 계산합니다.

키(cm) x 빈도 = 합계
150 x 1 = 150
152 x 2 = 304
154 x 3 = 462
156 x 5 = 780
158 x 4 = 632
160 x 7 = 1120
162 x 6 = 972
164 x 2 = 328

합계 = 4748

데이터의 개수 = 30

평균 = 합계 / 데이터의 개수 = 4748 / 30 = 158.27

따라서, 위의 도수분포표에서 키의 평균은 158.27cm입니다.

2. 각각의 데이터 값과 평균값의 차이를 구합니다.

– 150 – 158.27 = -8.27
– 152 – 158.27 = -6.27
– 154 – 158.27 = -4.27
– 156 – 158.27 = -2.27
– 158 – 158.27 = -0.27
– 160 – 158.27 = 1.73
– 162 – 158.27 = 3.73
– 164 – 158.27 = 5.73

3. 각각의 데이터 값과 평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값을 더한 뒤, 데이터의 개수로 나누어 표준편차를 계산합니다.

– (-8.27)^2 = 68.35
– (-6.27)^2 = 39.41
– (-4.27)^2 = 18.24
– (-2.27)^2 = 5.17
– (-0.27)^2 = 0.07
– 1.73^2 = 2.99
– 3.73^2 = 13.93
– 5.73^2 = 32.81

합계 = 181.97

데이터의 개수 = 30

표준편차 = 제곱근(합계 / 데이터의 개수) = 제곱근(181.97 / 30) = 1.59cm

따라서, 위의 도수분포표에서 키의 표준편차는 1.59cm입니다.

도수분포표 평균 표준편차가 중요한 이유는 무엇인가요?

도수분포표 평균 표준편차는 데이터 분포를 파악하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 이 값을 알고 있다면, 데이터가 평균값에 몰려 있느냐, 아니면 분산되어 있느냐를 쉽게 파악할 수 있기 때문입니다.

데이터 분산이 크다는 것은, 데이터가 여러 값에 걸쳐 분산되어 있어서, 상대적으로 균등한 분포를 보이지 않는다는 것을 나타냅니다. 반면, 데이터 분산이 작다는 것은, 데이터가 대체로 모여 있어서, 특정한 값을 가진 데이터가 많아서 분포가 균등하게 분포하는 것을 나타냅니다.

이러한 분포의 특성을 파악하는 것은 다양한 분야에서 유용합니다. 예를 들어, 마케팅에서는 고객의 구매 패턴을 파악하는 데에도 사용됩니다. 또한, 통계 분석을 할 때에도, 데이터의 분포를 파악하는 데 있어서 중요한 지표로 사용됩니다.

도수분포표 평균 표준편차의 단점은 무엇인가요?

도수분포표 평균 표준편차는 데이터의 분포를 파악하는 데 있어서 매우 유용한 지표이지만, 어떤 경우에는 다른 지표를 사용하는 것이 더 좋을 수 있습니다. 예를 들어, 이상치(outliers)가 많은 데이터 셋에서는 평균과 표준편차를 사용할 때, 데이터의 특성을 왜곡할 수 있습니다. 그렇기 때문에, 이러한 경우에는 중앙값(median)과 사분위 범위(interquartile range)와 같은 다른 지표를 사용하는 것이 더 좋을 수 있습니다.

FAQs

Q: 도수분포표의 빈도는 어떻게 계산하나요?
A: 도수분포표의 빈도는 각각의 값이 나타난 횟수를 세어서 표에 나열한 것입니다. 예를 들어, 키(cm)가 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164라는 8개의 값으로 이루어진 데이터 셋이 있다면, 각각의 값이 나타난 횟수를 세어서 도수분포표를 만들 수 있습니다.

Q: 도수분포표를 사용할 때, 데이터 값의 범위는 어떻게 설정해야 하나요?
A: 데이터 값의 범위는 사용자가 임의로 설정할 수 있습니다. 보통은 데이터 셋의 범위 중에서, 사용자가 중요하다고 생각하는 범위를 선택하여 도수분포표를 만듭니다.

Q: 도수분포표의 데이터가 정수값이 아닐 경우, 어떻게 처리하나요?
A: 도수분포표를 만들 때, 데이터의 범위와 빈도를 고려하여 적합한 간격으로 나누어야 합니다. 예를 들어, 소수점이 포함된 데이터의 경우, 적합한 간격을 선택하여 범위를 나누고, 해당 범위에 속하는 데이터를 세어서 빈도를 계산합니다.

계급의 개수

계급의 개수 or the number of classes is an essential aspect of statistical analysis, particularly with regards to data distribution. In Korea, the calculation of these classes is used in several fields, including business, finance, and marketing. In this article, we will explore 계급의 개수 and its significance, including how to calculate it, its benefits, and its limitations.

What is 계급의 개수?

계급의 개수, also known as the number of classes or intervals, is a statistical technique used to categorize a set of data into separate classes or groups, based on its frequency distribution. In simpler terms, it is a way of organizing data into groups, making it easier to analyze and interpret.

In everyday life, we often come across data, particularly quantitative data, that needs to be categorized for one reason or the other. Some common examples include categorizing survey responses based on age, or grouping sales data by region. In statistical analysis, however, calculating the number of classes is not as simple as grouping data in whatever way is most convenient. It must be done in a manner that ensures the data is grouped in a way that accurately represents its overall distribution.

How is the number of classes calculated?

There are several different methods of calculating the number of classes, but the most commonly used one is the Freedman-Diaconis rule. This method uses the interquartile range (IQR), calculated as the difference between the 75th and 25th percentiles of the data, to determine the width of each class. The number of classes is then calculated using the following formula:

Number of classes = (maximum value – minimum value) / (2 x IQR / n^(1/3))

where n is the sample size. It is important to note that the formula above calculates an approximate number of classes, and other methods may be more appropriate depending on the data and the specific analysis being conducted.

Why is the number of classes important?

The number of classes is important because it affects the analysis of the data and the conclusions drawn from it. Having too few classes can oversimplify the data and hide important trends or patterns, while having too many classes can make it difficult to understand the overall distribution of the data. The number of classes must be carefully considered in order to accurately represent the data and make valid inferences.

What are the benefits of calculating the number of classes?

There are several benefits to calculating the number of classes:

1. It makes the data easier to interpret: by grouping data into classes, it becomes easier to understand the distribution of data and identify outliers.

2. It allows for better visualization: once the data has been grouped into classes, it can be plotted on a histogram or frequency polygon, making it easier to visualize the distribution.

3. It supports better decision-making: by accurately representing the data in a way that is easy to understand, decision-makers can make informed choices based on the analysis.

4. It supports trend analysis: grouping data into classes allows for the identification of trends and patterns that might not be visible from a simple analysis of the data.

What are the limitations of calculating the number of classes?

There are also several limitations to calculating the number of classes:

1. It can be subjective: different methods of calculating the number of classes may yield different results, and it is up to the analyst to determine which method to use.

2. It can oversimplify the data: grouping data into classes may oversimplify the data and hide important patterns or trends.

3. It can be influenced by outliers: outliers can significantly affect the calculation of the number of classes and must be carefully considered when determining the appropriate method.

4. It is not always necessary: in some cases, the data may be easily understood without necessarily grouping it into classes.

FAQs

Q. What is the purpose of calculating the number of classes?

A. The purpose of calculating the number of classes is to group data into categories that accurately represent its distribution, making it easier to analyze, visualize, and interpret.

Q. How is the number of classes calculated?

A. The number of classes is commonly calculated using the Freedman-Diaconis formula, which takes into account the interquartile range of the data and the sample size.

Q. What are some benefits of calculating the number of classes?

A. Benefits of calculating the number of classes include making the data easier to interpret, supporting better decision-making, and allowing for trend analysis.

Q. What are some limitations of calculating the number of classes?

A. Limitations of calculating the number of classes include subjectivity, oversimplification of the data, sensitivity to outliers, and not always being necessary for understanding the data.

In conclusion, 계급의 개수 is a fundamental aspect of statistical analysis that involves categorizing data into separate groups based on its frequency distribution. By doing so, it becomes easier to analyze, visualize, and interpret the data, leading to better decision-making and trend analysis. However, it is important to consider the potential subjectivity and limitations of calculating the number of classes in order to ensure that the data is accurately represented.

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표, 그래프에서 평균🟰(계급값✖️도수)의 총합➗전체도수. 단위 쓰기 주의사항. 도수분포표, 히스토그램, 도수분포다각형에서 평균.  중1수학. 2학기. - Youtube
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중1-2]자료의 정리와 해석중 도수분포표에 대한 중학수학 개념이해 설명 영상 - Youtube
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엑셀 차트] 히스토그램 - 엑셀 2016
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03 계급의 크기를 이용한 계급의 범위 구하기 - Youtube
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누적도수와 누적도수의 분포표 – 수학방
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도수분포표
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수학개념사전] #계급 #계급값 #계급의크기 #도수 - Youtube
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석이네 책방 - 디지털혁신: [Statistics With R] Descriptive Statistics #1
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중학교1학년 수학교과서 (동아출판) P.175 스스로해결하기 풀이-5.통계-5.2도수분포표 -화상강의 매일홈스쿨 Cu쌤 - Youtube
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중1 통계- 도수분포표 개념체크-2 문제풀이 - Youtube
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엑셀 통계강의] 8. 계급구간의 도수 구하기 (Frequency 함수) - Youtube
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