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복습 & 스페이스드 리피티션
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복습 & 스페이스드 리피티션
사용법: 각 질문을 읽고 먼저 속으로 답해본 뒤, 해당 개념 페이지 링크를 눌러 확인하라. 모르면 체크 표시 후 다음 회차에 집중적으로 복습.
강의 노트.md
📋 주제별 큐 질문 모음
1. 중심 경향 — 평균·중앙값·최빈값
| # | 큐 질문 | 힌트 키워드 |
|---|---|---|
| Q1 | 평균(mean)은 왜 이상치(극단값)에 취약한가? | 합÷개수, 왜곡 |
| Q2 | 소득 분포처럼 한쪽으로 치우친 데이터에서는 평균과 중앙값 중 어느 것이 더 대표적인가? 그 이유는? | 치우침, 억만장자 예시 |
| Q3 | 최빈값(mode)은 어떤 유형의 데이터에 특히 유용한가? | 범주형 |
| Q4 | 평균·중앙값·최빈값이 모두 같아지는 조건은 무엇인가? | 대칭 분포 |
2. 산포 — 분산과 표준편차
| # | 큐 질문 | 힌트 키워드 |
|---|---|---|
| Q5 | 분산을 계산할 때 편차를 그냥 더하지 않고 제곱하는 이유는? | 편차 합=0 |
| Q6 | 분산과 표준편차의 단위 차이는 무엇이며, 표준편차가 더 해석하기 쉬운 이유는? | 제곱 단위, 제곱근 |
| Q7 | σ = 0이 의미하는 것은 무엇인가? | 퍼짐 없음 |
3. 정규분포
| # | 큐 질문 | 힌트 키워드 |
|---|---|---|
| Q8 | 68-95-99.7 규칙을 완성하라: 평균 ±1σ → \_\_%, ±2σ → \_\_%, ±3σ → \_\_%. | 경험칙 |
| Q9 | σ(표준편차)가 커지면 정규분포 곡선의 모양은 어떻게 바뀌는가? | 넓고 낮아짐 |
| Q10 | 정규분포에서 평균=중앙값=최빈값이 성립하는 근거는? | 좌우대칭 |
| Q11 | 정규분포에서 평균 ±2σ 바깥에 놓일 확률은 약 몇 %인가? | 100−95 |
4. 상관 vs 인과
| # | 큐 질문 | 힌트 키워드 |
|---|---|---|
| Q12 | 상관계수 r의 범위와 그 의미를 설명하라. | −1~1, 선형 관계 강도 |
| Q13 | r = 0이어도 두 변수 사이에 관계가 있을 수 있는 이유는? | 비선형 관계 |
| Q14 | 아이스크림 판매량과 익사 사고 건수가 양의 상관을 보이는 이유를 교란변수 개념으로 설명하라. | 여름, 제3변수 |
| Q15 | 상관이 인과가 아닌 사례를 하나 더 직접 만들어보라. | 역인과, 교란변수 |
🗓️ 스페이스드 리피티션 일정
💡 복습 전략 요약
- 코넬 노트 → 핵심 개념을 구조화하여 기록 강의 노트.md
- 능동적 회상 → 책·노트를 보기 전에 먼저 답을 떠올림 (테스트 효과)
- 스페이스드 리피티션 → 1일 → 3일 → 7일 → 14일 간격으로 망각 곡선 극복
- 파이만 요약 → 각 개념을 한 문장으로 쉽게 설명할 수 있을 때 진짜 이해한 것