Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.887-898
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2016
본 연구에서는 H/W 전공자들의 확률 및 통계 학습능력 증대를 위한 목적으로, 첫째, H/W 전공교과과정에서 개설된 프로그래밍관련 교과목과 멀티미디어 신호처리 교과목에 확률 및 통계를 연계한 교수법을 개발하여 교수-학습함으로써, 연구대상 학생들의 학업성취도 향상에 효과가 있는가를 검증하고 회귀분석을 활용하여 그 교육효과를 분석하고자 했다. 둘째, H/W 전공교과과정에서 설문조사와 확률 및 통계 연계 교육사례를 실시하고 통계적으로 분석하여 향후 확률 및 통계 학습능력을 함양하기 위한 효율적 교수-학습 운영방안에 관하여 제안하고자 했다. 마지막으로, 확률 및 통계는 H/W 분야와 연계함으로써 새로운 기술개발 및 지속적인 경쟁역량 강화를 유지해 나가는 필수교과임을 제시하고자 했다.
장대홍(2007)에서는 R 패키지에 대한 전반적인 설명을 행하였다. 본 연구에서는 제 7차 수학과 교육과정 내의 확률 및 통계영역 목표와 내용을 중심으로 하고 제 7차 수학과 교육과정에 따라 집필된 중.고등학교 수학교과서들의 확률 및 통계단원을 참고로 하여 R 패키지를 구체적으로 수업에 어떻게 적용할 수 있는 지를 제안하여 보고자 한다.
공공기관에서 발간하는 공식통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 총 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 그리고 지수 등으로 나타나 있다. 이러한 자료는 단순히 공무원들에게 행정용으로 활용되고는 있으나 일반인들이 자료를 이해하고 나아가 활용하기는 어렵다. 이런 자료들이 일반인을 위한 자료가 되기 위해서는 국민 한사람(또는 기본 단위)당 그 발생 확률을 구하여 제시하고 나아가 개개인의 여러 복잡한 현실 상황을 고려해도 그 확률 계산이 용이하도록 기초적인 자료를 제공하는 것이 바람직하다고 사료된다. 즉, 육하(六河)원칙을 근거로한 현상에 대하여 확률을 구하고 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 이 논문에서는 경찰청에서 발표된 교통사고에 대한 통계자료와 대검찰청에서 발표된 범죄사건 통계자료를 통계학의 기본인 확률의 개념을 도입하여 보다 이해가 쉽고, 나아가 교통사고와 범죄 피해를 최소한으로 줄일수 있는 자료로 변환하여 설명하고자 한다.
Warner(1965)의 확률화 응답 모형을 두 번 연속사용하여 응답자들이 일관성 있는 응답을 했다는 가설을 검정하는 검정통계량을 제안했다. 이것은 양측과 단측 대립가설 모두 검정하는데 이용할 수 있으며, 제안된 검정통계량의 조건분포는 정규분포에 근사한다. 이 검정통계량의 조건부 검정력 함수와 비조건부 검정력 함수를 구하였다.
일반적으로 확률수문량을 산정하기 위해서는 수문자료에 대해 빈도해석을 실시한 후 확률수문량을 산정하게 된다. 재현기간이 커질수록 확률분포형에 따라 확률수문량의 값은 많은 차이를 나타내므로 적정 확률분포형의 선정은 매우 중요하다고 할 수 있다. 적정 확률분포형의 선정은 객관적인 기준에 의해 이루어져야 하나, 적정 확률분포형의 선정에 있어 명확한 기준이 마련되어 있지 않아 실무에서 확률수문량을 산정할 때 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 적정 확률분포형의 선정기준으로 제시되어 있는 검정통계량을 이용한 방법의 적용성을 비교 검토하고자 한다. 이를 위해 우리나라에서 널리 사용되고 있는 Gumbel, GEV 분포형과 Weibull, Generalized logistic 분포형을 선택하고 각각의 분포형에 대해 자료의 크기별 모의를 통해 자료를 발생시킨 후 빈도해석을 수행하고, 적합도 검정 단계에서 산출되는 검정통계량을 비교하여 적정 확률분포형을 선정하여 적용성을 검토하고자 한다. 결과적으로 자료 발생에 이용된 분포형과는 관계없이 자료수가 작을수록 2변수 gamma, 자료수가 많을수록 5변수 Wakeby가 제일 많이 선정되는 것으로 나타났으며, Gumbel, GEV, generalized logistic 분포형의 경우는 대체로 자료의 수가 많아질수록 선정되는 빈도가 많은 것으로 나타났다.
불균등 확률 계통추출에서는 모집단 총합에 대한 Horvitz-Thompson 추정량의 대안적 분산 추정량들을 사용하게 된다. 이와 같은 모총합에 관한 분산 추정량들의 설계와 관련한 일반적인 방법은 균등 확률 계통추출에 대한 분산 추정량들에서 시작하고 비율 $y_i,/P_i$에 의한 추정량의 정의에서 $y_i$를 재배치하게 한다. 비선형 조사 통계학에서 추정량들 중의 하나로 테일러 급수 공식을 적용한다. 불균등 확률 계통추출에서의 분산은 8가지 방법으로 추정이 가능하므로 이를 이용한 분산추정량을 구해보고, 비복원 불균등 확률에서의 jackknife방법을 살펴보고자 한다. 또한 이들 분산추정량들에 대한 비교를 몇 가지 방법을 이용하여 알아보도록 한다.
본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.
베이즈 법칙에서는 사전확률과 우도가 주어지고 어떤 실험결과가 일어났을 때 사후확률을 계산한다. 이러한 사후확률의 계산 문제를 미니탭 매크로를 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 또한 일련의 독립적이고 연속적인 실험결과에 따르는 사후확률도 편리하게 계산할 수 있다. 최근에는 미니탭 한글 Release 14가 출시되어 한글로 결과를 나타낼 수 있도록 매크로를 작성할 수 있다.
본 논문에서는 k개의 포아송 확률변수가 서로 종속 되어 있는 다변량 포아송 분포를 따를 때, 주어진 분산-공분산 행렬 구조를 유지하는 다변량 포아송 확률난수 생성방법에 대해 다루었다. 특히, 확률난수를 생성하기 위해 선형방정식을 푸는 두 가지 수치해석 알고리즘을 제안하였으며, Park 등 (1996)의 다변량 베르누이 확률난수 생성에 활용된 알고리즘과의 연관성을 다루었다.
학교 수학에서 발견적 형성적 측면을 강조할 수 있는 교수학적 도구로 스프레드 시트의 활용에 대한 실증적인 분석이 필요하다는 인식하에 본 연구는 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 알아보고, 이에 따라 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 실제로 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌 연구를 통해 확률 통계 영역의 개념과 내용중에서 스프레드시트를 활용한 학습경로를 구성했으며, 교수 실험에서 드러난 문제점을 보완하여 8차시 분량의 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 개발하였다. 교수 실험에 참여한 학생들은 "정보사회와 컴퓨터"과목의 정규 단원에서 스프레드 시트의 다양한 기능을 익혔고, 스프레드시트의 셀 기능과 수학함수, 통계함수의 기능을 사용할 수 있었다. 교수 실험 과정에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료는 학생들이 확률 통계적 상황의 여러 측면을 직관적으로 탐구하는 것을 가능하게 하였으며, 확률 통계적 추론을 경험하고 수학적 사고를 구성하는 데 긍정적인 역할을 하였다. 이 결과는 교실 수업에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료가 확률 통계적 상황과 상호 작용하는 기회를 제공할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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