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[통계] 분포
이름
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데이터 분포의 왜도(skewness) 값이 0에 가까울 때, 이는 무엇을 의미하는가?
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데이터 분포의 왜도(skewness) 값이 0에 가까울 때, 이는 무엇을 의미하는가?
A
분포가 오른쪽으로 길게 늘어져 있다.
B
분포가 왼쪽으로 길게 늘어져 있다.
C
분포가 좌우 대칭에 가깝다.
D
분포의 뾰족한 정도가 매우 높다.
초과 첨도(excess kurtosis)가 0보다 크다는 것은 데이터 분포에 대해 무엇을 시사하는가?
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초과 첨도(excess kurtosis)가 0보다 크다는 것은 데이터 분포에 대해 무엇을 시사하는가?
A
정규분포보다 꼬리가 얇다.
B
정규분포보다 꼬리가 두껍거나 이상치가 존재할 가능성이 높다.
C
분포가 완벽한 좌우 대칭이다.
D
데이터의 평균이 0이다.
데이터를 여러 구간으로 나누어 각 구간에 속하는 데이터의 개수(사례 수)를 막대그래프로 표현한 시각화 방법은 무엇인가?
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데이터를 여러 구간으로 나누어 각 구간에 속하는 데이터의 개수(사례 수)를 막대그래프로 표현한 시각화 방법은 무엇인가?
A
산점도 (Scatter plot)
B
선 그래프 (Line plot)
C
히스토그램 (Histogram)
D
박스 플롯 (Box plot)
Python의 seaborn 라이브러리를 사용하여 히스토그램을 그릴 때, 막대의 개수 또는 구간을 명시적으로 설정하는 데 사용되는 파라미터는 무엇인가?
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Python의 seaborn 라이브러리를 사용하여 히스토그램을 그릴 때, 막대의 개수 또는 구간을 명시적으로 설정하는 데 사용되는 파라미터는 무엇인가?
A
color
B
kde
C
data
D
bins
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