확률과통계 프로야구 관중수 분포에 따른 수익성 개선

확률과통계 프로야구 관중수 분포에 따른 수익성 개선

[확률과통계] 프로야구 관중수 분포에 따른 수익성 개선.hwp

목차 요약 1. 서론 1.1. 연구 배경 1.2. 연구목적 2. 본론 2.1. 연구방법 및 자료수집 2.2. 분석 3. 결론 3.1. 결과 분석 3.2. 한계점 4. 참고문헌 본문 2.2.2. 월 변화와 요일변화에 따른 독립성 여부 월 변화와 요일변화에 따른 독립성 여부를 분석하기 위하여 카이-제곱검정을 사용하였다. 그 결과가 <표3>이다. 이 표에서 알 수 있듯이 P값을 0으로 얻었기 때문에 유의수준 0.05 보다 작으므로 귀무가설을 기각한다. 즉, 요일과 월 사이에는 관련이 있다. 분할표를 보면 카이제곱에 대한 기여가 큰 셀이 요일이 화요일이며 월이 8월인 셀이다. 즉, 이 경우 기대된 값은 9061.58명이지만 관찰된 값은 13005명으로 아주 높다는 것을 알수있다. <표3> 요일과 월별의 카이-제곱검정 2.2.3. 연도 변화에 따른 관중 수 분석 연도 변화에 따른 관중 수 분석을 연간누적관중수 자료를 토대로 Time Series 분석을 시도하였다. 그 결과가 <표4>이다. 본문내용 에 대해 궁금증을 가지게 되었다. 따라서 연도별 월별 요일별 프로야구 패넌트레이스 관중 수에 대해 자료를 수집하여 요일별 변수를 통해 요일과 관중 사이의 관계를 분석해 보고자 한다. 이 분석 자료를 통해 변수에 따른 관중수 변화가 있는지 알아보고, 관중 수가 변화하였다면 그 이유를 알아보고자 한다. 또한, 관중 수를 더욱 더 늘릴 수 있는 방안과 관중 수가 적은 요일에는 관중수가 적은 이유를 정확히 분석하고 관중을 더 끌어 모을 수 있는 방안을 제시한다. 1. 서론 1.1. 연구 배경 < 그림 1 > 인기 스포츠 관중수 비교 이진호, “2010 프로야구 결산, 관중문화가 되다”, 스포츠 조선, 2010.10.20 올해 프로야구사에 새 역사가 쓰여졌다. 사상 최다인 592만8626명의 팬이 야구장을 찾았다. 참고문헌 4. 참고문헌 -이진호, (2010), 2010 프로야구 결산, 관중문화가 되다”, 스포츠 조선 - 배석주 역, Anthony Hayter, (2008), “이공학도를 위한 확률과 통계”, CENGAGE Learning - Douglas C. Montgomery, (2008), Design and Analysis of Experiments, Arizona state university - 전자문서, “한국 프로야구 위원회”, http://www.koreabaseball.com