hideπŸ’‘ Professional translators have the expertise to navigate the subtleties of language.
Learn with Amara.org What Are "False Friends" and Why You Should Rely on Professional Translators.

< Return to Video

Conditions for inference on slope | More on regression | AP Statistics | Khan Academy

  • 0:00 - 0:02
    이전 κ°•μ˜μ—μ„œ
  • 0:02 - 0:05
    νšŒκ·€μ„ μ„ μ–΄λ–»κ²Œ μ‚¬μš©ν•˜λŠ”μ§€
  • 0:05 - 0:08
    특히, λͺ¨μ§‘λ‹¨μ—μ„œ
    νšŒκ·€μ„ μ˜ κΈ°μšΈκΈ°μ— κ΄€ν•˜μ—¬
  • 0:08 - 0:11
    좔둠을 ν•˜κΈ° μœ„ν•΄
    μ–΄λ–»κ²Œ ν‘œλ³Έμžλ£Œλ₯Ό λ°”νƒ•μœΌλ‘œ
  • 0:11 - 0:16
    νšŒκ·€μ„ μ˜ 기울기λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ”μ§€
    생각해 λ³΄μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 0:16 - 0:18
    이번 μ‹œκ°„μ—λŠ”
  • 0:18 - 0:20
    νšŒκ·€μ„ μ„ λ‹€λ£° λ•Œ
  • 0:20 - 0:23
    좔둠을 μœ„ν•œ 쑰건이
    무엇인지 μ•Œμ•„λ³΄κ³ μž ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 0:23 - 0:25
    μ–΄λ–»κ²Œ 보면
  • 0:25 - 0:27
    평균, ν˜Ήμ€ λΉ„μœ¨μ— λŒ€ν•œ
    μ‹ λ’°κ΅¬κ°„μ΄λ‚˜
  • 0:27 - 0:30
    가섀검정을 μ‹œν–‰ν•  λ•Œ κ³ λ €ν–ˆλ˜
  • 0:30 - 0:34
    좔둠을 μœ„ν•œ 쑰건과
    μœ μ‚¬ν•œ 뢀뢄이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 0:34 - 0:37
    ν•˜μ§€λ§Œ μƒˆλ‘œμš΄
    쑰건도 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 0:37 - 0:40
    이 쑰건듀을 κΈ°μ–΅ν•˜κΈ° μœ„ν•΄
  • 0:40 - 0:47
    μ€„μž„λ§ LINERλ₯Ό κΈ°μ–΅ν•˜μ„Έμš”
  • 0:47 - 0:50
    와닿지 μ•ŠλŠ”λ‹€λ©΄
    μ„ ν˜•(linear)κ³Ό μœ μ‚¬ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 0:50 - 0:53
    여기에 aκ°€ 있으면
    μ„ ν˜•(linear)이 되겠죠
  • 0:53 - 0:55
    μ΄λŠ” κΈ°μ–΅ν•  κ°€μΉ˜κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 0:55 - 0:57
    νšŒκ·€μ„ μ— λŒ€ν•΄ μ•Œμ•„λ³΄κ³  있죠
  • 0:57 - 1:01
    L은 μ„ ν˜•(linear)을 λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€
  • 1:01 - 1:05
    μ—¬κΈ°μ„œ 쑰건은 λͺ¨μ§‘λ‹¨μ—μ„œ
  • 1:05 - 1:09
    λ³€μˆ˜ x와 y μ‚¬μ΄μ˜
    μ‹€μ œ 관계가
  • 1:09 - 1:11
    μ„ ν˜• κ΄€κ³„λΌλŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€
  • 1:11 - 1:14
    μ„ ν˜• 관계
  • 1:14 - 1:16
    μ„ ν˜• 관계
  • 1:16 - 1:18
    μ„ ν˜• 관계
  • 1:18 - 1:20
    μ„ ν˜• 관계
  • 1:20 - 1:22
    x와 y μ‚¬μ΄μ—μ„œ
  • 1:22 - 1:24
    x와 y μ‚¬μ΄μ—μ„œ
  • 1:24 - 1:26
    x와 y μ‚¬μ΄μ—μ„œ
  • 1:26 - 1:29
    λŒ€λΆ€λΆ„μ˜ 경우
  • 1:29 - 1:31
    예λ₯Ό λ“€μ–΄, AP μ‹œν—˜μ—μ„œ
  • 1:31 - 1:34
    이와 같은 쑰건은
  • 1:34 - 1:36
    λ§Œμ‘±ν•œλ‹€κ³  κ°€μ •ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 1:36 - 1:38
    일반적으둜
  • 1:38 - 1:39
    λͺ¨λ“  쑰건은
    λ§Œμ‘±ν•œλ‹€κ³  κ°€μ •ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 1:39 - 1:41
    이 쑰건듀이 무엇인지
    μ•„λŠ” 게 더 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 1:41 - 1:43
    ν•˜μ§€λ§Œ 생각해 λ³΄μ„Έμš”
  • 1:43 - 1:46
    이 관계가 μ„ ν˜•μ΄ μ•„λ‹ˆλΌλ©΄
  • 1:46 - 1:47
    좔둠이 νƒ„νƒ„ν•˜μ§€ μ•Šκ² μ£ 
  • 1:47 - 1:50
    좔둠이 νƒ„νƒ„ν•˜μ§€ μ•Šκ² μ£ 
  • 1:50 - 1:53
    λ‹€μŒ 쑰건은
  • 1:53 - 1:56
    보톡 좔둠을 μœ„ν•œ
    쑰건으둜 μ–ΈκΈ‰λ˜λŠ”
  • 1:56 - 1:58
    독립성(independence)
    μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 1:58 - 2:00
    독립성(independence)
    μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 2:00 - 2:02
    μ—¬λŸ¬ 가지 λ°©μ‹μœΌλ‘œ
    생각해보죠
  • 2:02 - 2:04
    각 κ°œμ²΄κ°€
  • 2:04 - 2:06
    μ„œλ‘œ 독립이렀면
  • 2:06 - 2:09
    λ³΅μ›μΆ”μΆœν•˜λ©΄ λ©λ‹ˆλ‹€
  • 2:09 - 2:12
    μ•„λ‹ˆλ©΄ 10% 쑰건도 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 2:12 - 2:13
    λΉ„μœ¨, ν˜Ήμ€ 평균에 λŒ€ν•œ
  • 2:13 - 2:18
    독립성 쑰건을 κ³ λ €ν•  λ•Œ
    ν–ˆλ˜ λ‚΄μš©μ΄μ£ 
  • 2:18 - 2:20
    ν‘œλ³Έμ˜ 크기가
  • 2:20 - 2:24
    λͺ¨μ§‘λ‹¨μ˜ 10%λ₯Ό λ„˜μ§€ μ•Šμ•„μ•Ό
  • 2:24 - 2:26
    μ„±λ¦½ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 2:26 - 2:28
    λ‹€μŒμ€
    μΌλ°˜μ„±(normal) μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 2:28 - 2:30
    λΉ„μœ¨, 평균에 λŒ€ν•œ 좔둠을 ν•  λ•Œ
  • 2:30 - 2:33
    ν–ˆλ˜ 뢀뢄이죠
  • 2:33 - 2:35
    κ·ΈλŸ¬λ‚˜, νšŒκ·€μ„ μ„ λ‹€λ£° λ•Œμ—λŠ”
  • 2:35 - 2:38
    쑰금 더 λ³΅μž‘ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 2:38 - 2:40
    μΌλ°˜μ„± 쑰건은 보톡
  • 2:40 - 2:42
    λ§Œμ‘±ν•œλ‹€κ³  κ°€μ •ν–ˆμ£ 
  • 2:42 - 2:44
    ν•˜μ§€λ§Œ νšŒκ·€μ„ μ„ 그렀보면
  • 2:44 - 2:45
    원근법을 μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€
  • 2:45 - 2:47
    3차원 κ³΅κ°„μž…λ‹ˆλ‹€
  • 2:47 - 2:48
    이것은 xμΆ•
  • 2:48 - 2:50
    이것은 yμΆ•μž…λ‹ˆλ‹€
  • 2:50 - 2:55
    λͺ¨μ§‘λ‹¨μ—μ„œ νšŒκ·€μ„ μ€
    이런 λͺ¨μŠ΅μž…λ‹ˆλ‹€
  • 2:55 - 2:57
    λ”°λΌμ„œ μΌλ°˜μ„± 쑰건은
  • 2:57 - 3:01
    λͺ¨μ§‘λ‹¨μ—μ„œ 주어진
    μ–΄λ– ν•œ x에 λŒ€ν•΄μ„œλ„
  • 3:01 - 3:05
    μ˜ˆμƒν•˜λŠ” y의 λΆ„ν¬λŠ”
  • 3:05 - 3:07
    μ •κ·œλΆ„ν¬λ₯Ό λ”°λ¦…λ‹ˆλ‹€
  • 3:07 - 3:09
    xκ°€ μ£Όμ–΄μ‘Œμ„ λ•Œ
  • 3:09 - 3:11
    y에 λŒ€ν•œ μ •κ·œλΆ„ν¬λ₯Ό
  • 3:11 - 3:12
    그릴 수 μžˆλŠ”μ§€
    확인해 λ΄…μ‹œλ‹€
  • 3:12 - 3:14
    μ—¬κΈ° μ •κ·œλΆ„ν¬κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 3:14 - 3:17
    이 x에 λŒ€ν•΄μ„œ
  • 3:17 - 3:21
    μ •κ·œλΆ„ν¬λ₯Ό μ˜ˆμƒν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 3:21 - 3:23
    μ΄λ ‡κ²Œ 말이죠
  • 3:23 - 3:25
    μ΄λ ‡κ²Œ 말이죠
  • 3:25 - 3:25
    xκ°€ 주어진닀면
  • 3:25 - 3:28
    y의 λΆ„ν¬λŠ” μ •κ·œλΆ„ν¬λ₯Ό λ”°λ¦…λ‹ˆλ‹€
  • 3:28 - 3:30
    보톡 이 쑰건은
  • 3:30 - 3:32
    λ§Œμ‘±ν•œλ‹€ ν•˜κ³  λ„˜μ–΄κ°ˆ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€
  • 3:32 - 3:34
    적어도 톡계학 μž…λ¬Έμ—μ„œλŠ”
  • 3:34 - 3:37
    μ—¬λŸ¬λΆ„μ΄ 닀루기에
    쑰금 μ–΄λ ΅κΈ° λ•Œλ¬Έμ΄μ£ 
  • 3:37 - 3:39
    λ‹€μŒ μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 3:39 - 3:43
    λ™μΌν•œ(equal) λΆ„μ‚° μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 3:43 - 3:45
    λ™μΌν•œ(equal) λΆ„μ‚° μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 3:45 - 3:46
    μ΄λŠ” 주어진 x에 λŒ€ν•˜μ—¬
  • 3:46 - 3:49
    이 μ •κ·œλΆ„ν¬λ“€μ΄
  • 3:49 - 3:51
    산포도가 κ°™μ•„μ•Ό
    ν•œλ‹€λŠ” 것이죠
  • 3:51 - 3:53
    λ”°λΌμ„œ 뢄산이
    κ°™λ‹€κ³  ν•  수 있고
  • 3:53 - 3:55
    μ•„λ‹ˆλ©΄ ν‘œμ€€νŽΈμ°¨κ°€ κ°™λ‹€κ³ 
    ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 3:55 - 3:56
    μ•„λ‹ˆλ©΄ ν‘œμ€€νŽΈμ°¨κ°€ κ°™λ‹€κ³ 
    ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 3:56 - 4:00
    예λ₯Ό λ“€μ–΄
    μ—¬κΈ° 주어진 xκ°€
  • 4:00 - 4:03
    이런 λͺ¨μŠ΅μ„ λ‚˜νƒ€λ‚΄λ©°
  • 4:03 - 4:04
    뢄산이 μž‘λ‹€λ©΄
  • 4:04 - 4:07
    좔둠을 μœ„ν•œ 쑰건을
    λ§Œμ‘±ν•˜μ§€ μ•Šκ²Œ 되겠죠
  • 4:07 - 4:10
    λ§ˆμ§€λ§‰μœΌλ‘œ
    μš°λ¦¬μ—κ²Œ μ΅μˆ™ν•œ μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 4:10 - 4:12
    μž„μ˜μ„±(random) μ‘°κ±΄μž…λ‹ˆλ‹€
  • 4:12 - 4:15
    이 쑰건은 μžλ£Œλ“€μ΄
  • 4:15 - 4:17
    잘 μ„€κ³„λœ μž„μ˜ν‘œλ³Έμ΄λ‚˜
  • 4:17 - 4:19
    ν•œ λ¬΄μž‘μœ„ μ‹€ν—˜μœΌλ‘œλΆ€ν„°
    λ‚˜μ™”λ‹€λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€
  • 4:19 - 4:23
    λ˜ν•œ 이 쑰건은 μ§€κΈˆκΉŒμ§€
    좔둠을 μœ„ν•œ 쑰건으둜
  • 4:23 - 4:26
    λͺ¨λ“  κ²½μš°μ—μ„œ μ“°μ˜€μŠ΅λ‹ˆλ‹€
  • 4:26 - 4:27
    κ·Έλƒ₯ λ„˜μ–΄κ°ˆκ²Œμš”
  • 4:27 - 4:28
    LINER
    μ•Œμ•„λ‘μ„Έμš”
  • 4:28 - 4:30
    μ‹œν—˜μ— 잘 λ‚˜μ˜΅λ‹ˆλ‹€
  • 4:30 - 4:33
    ν•˜μ§€λ§Œ λŒ€λΆ€λΆ„μ˜ 경우
    문제λ₯Ό ν’€ λ•Œ
  • 4:33 - 4:36
    톡계학 μž…λ¬Έμ—μ„œλŠ”
  • 4:36 - 4:39
    좔둠을 μœ„ν•œ 쑰건이
    λ§Œμ‘±λ˜μ—ˆλ‹€κ³  κ°€μ •ν•  κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€
  • 4:39 - 4:41
    μ•„λ‹ˆλ©΄ 좔둠을 μœ„ν•œ 쑰건에
    무엇이 μžˆλŠ”μ§€ λ¬Όμ–΄λ³Ό κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€
  • 4:41 - 4:43
    κ·ΈλŸ¬λ‚˜ 증λͺ…ν•˜λΌκ³ λŠ”
    μ•ˆν•  κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€
  • 4:43 - 4:46
    예λ₯Ό λ“€μ–΄, μΌλ°˜μ„± μ‘°κ±΄μ΄λ‚˜
    λ™μΌν•œ 뢄산쑰건은
  • 4:46 - 4:47
    톡계학 μž…λ¬Έμ—μ„œ 닀루기엔
  • 4:47 - 4:50
    쑰금 κ³Όν•©λ‹ˆλ‹€
Title:
Conditions for inference on slope | More on regression | AP Statistics | Khan Academy
Description:
more Β» Β« less
Video Language:
English
Team:
Khan Academy
Duration:
04:51

Korean subtitles

Incomplete

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.