산모듬 산모듬

지인들이 자주 질문하는 산행 준비물에 대하여 급하게 간략히 정리해 본다. 이것는 내가 산행하는 방법이니 전문적인 내용과는 차이가 있다. 참고로 나는 땀이 많이 흘리는 타입이다. 1. 산행시 운행 장비 1) 등산화 등산화 목길이가 적어도 복숭아뼈를 충분히 덮는 중등산화 정도의 신발을 사계절 신는다. A 신발무게는 한쪽 당 700g 정도 B 등산화는 매장에서 신어봐야 한다. 등산화를 신어보면 딱 나에게 맞는 신발이 있다. 그리고 비,눈이 내려도 신발 안쪽은 항상 건조한 상태가 되는 좋은 신발 신어라. C 목이 긴 등산화는 상단고리에서 약3번째 아래 등산화 중간에 발목을 확실히 잡아주는 등산화 고리가 있다. 여기를 등산화 끈으로 확실히 매어주고 위로 밀어 올려주어야 한다. 이것을 안하면 발목이 고정이 안되고 ..

갑자기 소백산을 가고 싶었다. 산행기록을 보니 2012.1월이 마지막이었네..^^ 예전에는 10번이상 간 것같은데 그동안 왜 못갔지? 제2연화봉 대피소도 처음 가보았네.ㅎ 11년만의 산행도 역시나 소중한 선물을 받았다. 자주 오라는 말씀.^^ 1. 산행일시 : 2023.1.16일 [08:10~18:00] 2. 산 행 자 : 산모듬(자차이용) 3. 산행기록 - 죽령탐방센타~연화봉~비로봉 중간쯤에서 다시 죽령으로 왕복산행 - 산행거리 22.55km, 누적고도 1643m - 오랜만에 소백산 칼바람 맞으니 정신이 든다.ㅋㅋ 4. 산행사진 1) 연화봉의 이런 풍경이 그리웠다. (제1연화봉에서 국망봉까지 능선) ※ 능선에서 8시간만에 바라본 풍경에 감격스러웠다. 2) 제1연화봉 잘 보일때까지 많이 기다렸다. 칼바람..

[ 이 글은 방송통신대 데이터.통계학과를 마치고 정리하는 개인노트입니다 ] [ 통계학개념을 대학1학년 지식으로 정리한 것으로 내용이 부정확 할 수 있습니다 ] 표본의 모집단이 3개이상인 경우에 적용하는 분석방법 중 범주형 데이터분석이다. 이 분석은 관측치에 대한 요약한 데이터분석에 유용하다. 여기까지 통계학개론 전반부를 마감하고 다음에는 회귀모형을 정리해 보고자 한다.

[ 이 글은 방송통신대 데이터.통계학과를 마치고 정리하는 개인노트입니다 ] [ 통계학개념을 대학1학년 지식으로 정리한 것으로 내용이 부정확 할 수 있습니다 ] 지금까지는 표본이 2개이하인 경우에 대하여 알아보았다. 표본의 모집단이 3개이상인 경우에 적용하는 분산분석법에 대하여 정리한다. 분산분석은 향후 회귀모형을 정리할 경우에도 많이 사용될 것이다.

[ 이 글은 방송통신대 데이터.통계학과를 마치고 정리하는 개인노트입니다 ] [ 통계학개념을 대학1학년 지식으로 정리한 것으로 내용이 부정확 할 수 있습니다 ] 노트-6에서 추정과 검정에 대하여 알아보았다. 통계적추정 방법의 구간추정은 추정과 검정이 동시에 이루어지는 관계를 알았다. 점추정은 확률밀도함수를 이용해서 추정하는 수리통계학에 가까운 느낌을 받았다. 대부분의 경우 구간추정을 이용하므로 신뢰수준, 신뢰구간, 유의성검정을 연결하여 이해하도록 하자. R프로그램에서 대부분 지원이 되므로 각각의 경우를 R데이터 실습을 나중에 해보자. (이번 노트에서는 표본이 두개이하인 경우를 정리한다)

[ 이 글은 방송통신대 데이터.통계학과를 마치고 정리하는 개인노트입니다 ] [ 통계학개념을 대학1학년 지식으로 정리한 것으로 내용이 부정확 할 수 있습니다 ] 지금까지는 수학적의미의 통계인 확률과 확률분포를 정리하였다. 내가 생각하는 그림을 그려보고 지금부터의 추정과 검정이 통계학의 핵심이 아닐까한다. 통계적 추정과 가설검정에 대하여 일반적인 것을 정리해 보고 추정에 대하여는 구간추정에 대한 정리를 다음에 연결하도록 한다. 가설검정은 유의성검정과 차이가 있는 것으로 보이는데 대부분 유의성검정을 하는 것 같다.

[ 이 글은 방송통신대 데이터.통계학과를 마치고 정리하는 개인노트입니다 ] [ 통계학개념을 대학1학년 지식으로 정리한 것으로 내용이 부정확 할 수 있습니다 ] 확률분포가 모집단의 내용으로 대분분을 표본을 통해서 추측을 하기때문에 표본분포가 통계학에서 가장 많이 사용되는 분포라 할 수 있다. 표본분포가 표본하나가 아니라 표본들의 분포라는 개념이 매우 중요한 것 같다. 표본분포의 표준정규분포, t분포, 카이제곱분포, F분포는 자세히 이해해보자. 표본분포에서 많이 사용되는 자유도에 대한 개념도 나중에 한번 정리해야겠다. 마지막으로 지금까지의 확률분포를 요약하면서 모수의 입력수치를 기억하자.

[ 이 글은 방송통신대 데이터.통계학과를 마치고 정리하는 개인노트입니다 ] [ 통계학개념을 대학1학년 지식으로 정리한 것으로 내용이 부정확 할 수 있습니다 ] 확률분포는 이산형의 확률분포가 연속형 확률분포로 연계되는 것을 이해하였다. 우리가 확률분포로 알고있는 거의 대부분은 모집단에 대한 내용으로 생각된다. 평균과 분산으로 이루어진 확률분포는 정규분포가 유일하다. 정규분포와 이항분포가 밀접한 관계라는 것도 재미있었다. 수식을 암기하기 보다는 모수에 어떤 값을 입력해야 하는가를 이해하는 것이 중요하다. 역시나 R이라는 훌륭한 통계 계산기가 다 해준다.^^