• 한국해양공학회지
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• 제24권6호
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• pp.97-102
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• 2010

This paper deals with the variability of short term creep rupture time based on previous creep rupture tests and the statistical methodology of the creep life prediction. The results of creep tests performed using constant uniaxial stresses at 600, 650, and $700^{\circ}C$ elevated temperatures were used for a statistical analysis of the inter-specimen variability of the short term creep rupture time. Even under carefully controlled identical testing conditions, the observed short-term creep rupture time showed obvious inter-specimen variability. The statistical aspect of the short term creep rupture time was analyzed using a Weibull statistical analysis. The effect of creep stress on the variability of the creep rupture time was decreased with an increase in the stress level. The effect of the temperature on the variability also decreased with increasing temperature. A long term creep life prediction method that considers this statistical variability is presented. The presented method is in good agreement with the Lason-Miller Parameter (LMP) life prediction method.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제14권4호
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• pp.495-516
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• 2012

본 연구에서는 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하고, 이들 요소 사이의 관계를 조사한다. 연구결과 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하는 것이 타당함을 확인하였다. 상관관계 분석결과 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어에 대한 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해의 상관계수가 유사한 것으로 나타났는데, 이러한 사실을 바탕으로 표집의 이해를 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해를 포괄하는 잠재변수로 설정할 수 있었다. 또한 변이성 인식과 변이성 제어는 표집의 이해에 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 변이성 설명은 표집의 이해에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제20권4호
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• pp.493-509
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• 2010

학교수학에서 학생들의 통계적 사고를 개발하고 향상시키기 위한 수단으로 많은 선행 연구들은 변이성에 주목하고 변이 추론을 지도할 것을 제안한다. 이 논문에서는 변이성과 변이 추론을 지도하는데 필요한 지식을 살펴보았다. 이를 위해 변이성의 근원은 무엇인지, 변이성에 대한 대처 방식은 무엇인지, 변이성의 유형에는 어떠한 것이 있는지, 변이성을 어떻게 인지하게 되는지, 변이성과 문제해결과는 어떠한 관련이 있는지 살펴보았다. 연구 결과 통계적 활동에서 변이성의 근원과 변이성에 어떻게 대처할 것인지에 대한 토론은 학생들로 하여금 다양한 유형의 변이성을 인지하도록 하고 이후 통계적 활동에 적극적으로 참여하도록 하는 동기부여가 될 수 있음을 확인하였다. 또한 자료의 표현 지도에서 변이 추론을 강조하는 것이 통계교육에 좀더 부합하는 방향임을 확인하였다. 학교수학에서 다루어지는 변이성의 유형, 그리고 문제해결과 변이성에 대한 검토는 내용요소 중심의 통계교육과정 배열에 대한 반성의 기회를 제공하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제20권3호
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• pp.339-356
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• 2010

통계교육에서는 자료에 대한 경험을 바탕으로 한 사고의 발달이 중요하다, 특히, 자료 생성 시 발생하는 변이성에 대한 이해는 통계적 사고의 핵심이므로 변이를 고려한 학습기회를 제공할 필요가 있다. 국내외 관련 연구자들은 수학적으로 우수한 능력을 지닌 학생들이라 할지라도 통계적 사고 수준은 매우 낮으므로 적극적인 교육을 통해 이를 극복해야 한다고 주장하고 있다. 본 논문은 15명의 우리나라 수학 영재아들이 자료를 통한 통계의 주요 개념들을 이해하는 다양한 방식들을 살펴보면서 그 중 모둠 활동에 참여한 세 명의 학생들이 자료와 그래프를 생성하는 과정에서 보여주는 서로 다른 통계적 사고 과정을 좀 더 세밀히 비교분석하는 것을 목표로 한다. 연구 결과, 수학적으로 매우 우수한 성취를 보이는 학생들임에도 불구하고, 선행연구에서 제시한 일반 초등학생들의 변이성에 대한 이해 양상과 별다른 차이를 보이지 않았다. 이로부터 우리나라의 초등학교 통계교육이 변이성 인식에 도움을 주지 못하고 있다는 시사점을 얻었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제21권2호
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• pp.201-220
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• 2011

본 연구에서는 초등학교 5학년과 중학교 2학년 학생들이 측정상황과 우연상황에서 통계적 변이성을 설명하고 제어할 때 나타나는 사고 수준을 살펴본다. 연구결과, 측정상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 설명되지 않는 원인을 변이성의 근원으로 인식하는 수준, 설명되지 않는 원인을 의사-우연변이성으로 간주하는 수준이 확인되었다. 우연상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 우연변이성을 인식하는 수준, 분포의 원인을 인식하는 수준이 확인되었다. 변이성을 제어할 때는, 측정상황과 우연상황 모두에서 변이성 제어에 대한 인식이 미흡한 수준, 물리적 제어 방법을 고려하지 않으며 또한 통계적 방법 역시 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 고려하지 않지만 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 제시하지만 통계적 방법을 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법을 고려하며 또한 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준이 확인되었다.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.317-323
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• 2010

Measures are very useful tools for comparing the shape variability in statistical shape analysis. For examples, the Procrustes statistic(PS) is isolated measure, and the mean Procrustes statistic(MPS) and the root mean square measure(RMS) are overall measures. But these measures are very subjective, complicated and moreover these measures are not statistical for comparing the shape variability. Therefore we need to study some tests. It is well known that the Hotelling's $T^2$ test is used for testing shape variability of two independent samples. And for testing shape variabilities of several independent samples, instead of the Hotelling's $T^2$ test, one way analysis of variance(ANOVA) can be applied. In fact, this one way ANOVA is based on the balanced samples of equal size which is called as BANOVA. However, If we have unbalanced samples with unequal size, we can not use BANOVA. Therefore we propose the unbalanced analysis of variance(UNBANOVA) for testing shape variabilities of several independent samples of unequal size.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권1호
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• pp.19-39
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• 2017

Taking samples of data and using samples to make inferences about unknown populations are at the core of statistical investigations. So, an understanding of the nature of sample as statistical thinking is involved in the area of statistical literacy, since the process of a statistical investigation can turn out to be totally useless if we don't appreciate the part sampling plays. However, the conception of sampling is a scheme of interrelated ideas entailing many statistical notions such as repeatability, representativeness, randomness, variability, and distribution. This complexity makes many people, teachers as well as students, reason about statistical inference relying on their incorrect intuitions without understanding sample comprehensively. Some research investigated how the concept of a sample is understood by not only students but also teachers or preservice teachers, but we want to identify preservice secondary mathematics teachers' understanding of sample as the statistical literacy by a qualitative analysis. We designed four items which asked preservice teachers to write their understanding for sampling tasks including representativeness and variability. Then, we categorized the similar responses and compared these categories with Watson's statistical literacy hierarchy. As a result, many preservice teachers turned out to be lie in the low level of statistical literacy as they ignore contexts and critical thinking, expecially about sampling variability rather than sample representativeness. Moreover, the experience of taking statistics courses in university did not seem to make a contribution to development of their statistical literacy. These findings should be considered when design preservice teacher education program to promote statistics education.

• KCI Concrete Journal
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• 제12권2호
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• pp.11-21
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• 2000

It is not easy to correctly predict deflections of reinforced concrete beams and one-way slabs due to the variability of parameters involved in the calculation of deflections. Monte Carlo simulation is used to assess the variability of deflections with known statistical data and probability distributions of variables. A deterministic deflection value is obtained using the layered beam model based on the finite element approach in which a finite element is divided into a number of layers over the depth. The model takes into account nonlinear effects such as cracking, creep and shrinkage. Statistical parameters were obtained from the literature. For the assessment of variability of deflections, 12 cases of one-way slabs and T-beams are designed on the basis of ultimate moment capacity. Several results of a probabilistic study are presented to indicate general trends indicated by results and demonstrate the effect of certain design parameters on the variability of deflections. From simulation results, the variability of deflections relies primarily on the ratio of applied moment to cracking moment and the corre-sponding reinforcement ratio.

• 경영과학
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• 제31권3호
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• pp.27-39
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• 2014

We derive a generalized statistic form of Q control chart, which is especially suitable for short run productions and start-up processes, for the detection of process mean shifts. The generalization means that the derived control chart statistic concurrently uses within lot variability and between lot variability to explain the process variability. The latter variability source is noticeably prevalent in lot type production processes including semiconductor wafer fabrications. We first obtain the generalized Q control chart statistic when both the process mean and process variance are unknown, which represents the case of implementing statistical process control charting for short run productions and start-up processes. Also, we provide the corresponding generalized Q control chart statistics for the rest of three cases of previous Q control chart statistics : (1) both the process mean and process variance are known (2) only the process mean is unknown and (3) only the process variance is unknown.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제9권1호
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• pp.29-44
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• 2007

통계 교육의 목표는 통계적 사고를 기르는 것이고, 변이성은 통계적 사고의 기본 요소이다. 이 연구에서는 자료의 변이성에 관한 선행연구를 고찰하고 이를 토대로 변이성 개념을 탐구할 수 있는 상황을 분류하여 Freudenthal의 이론에 근거한 학습 자료를 개발하였다. 이 자료를 토대로 학습하는 학생들의 변이성 개념의 이해 과정을 면밀히 살펴보기 위하여 사례연구를 실시하였다. 변이성의 탐구는 자료의 요약, 그래프로의 표현을 통하여 분포를 볼 수 있도록 하고, 상대도수와 결합하여 확률분포와 정규분포에 이르는 중요한 시발점이 된다. 이 연구에서는 통계 교육의 내용 및 방법을 재고하고, 변이성을 보다 강화한 학습이 어떤 형태로 가능한가에 대한 사례연구를 통해 통계 교육의 내용과 방법 변화를 위한 기초자료를 제공하였다.