1 도수분포표(히스토그램)

2 스튜아지스 방법

3 표준편차를 이용하는 방법

4 5단계 평가

5 기타

1. 데이터의 최대, 최소값을 구한다.
   
2. 자료의 크기에 따라 적당한 계급의 수를 정한다.(이상치는 제거한다.(이상치 제거 방법))
   
3. 중복되지 않게 계급의 크기를 정한다.
   
4. 각 계급에 속하는 도수(데이터 수)를 구한다.
   
5. 계급은 연속으로 표시한다.
   
6. 상대도수를 구한다. (상대도수 = 해당 계급의 도수 / 전체 도수)
   
   

• 계급의 수 k = 1 + (log₁₀N / log₁₀2) (N; 자료의 수) = 1 + (LOG10(N) / LOG10(2))
  
• 계급의 범위 R = (Max값 - Min값) / k
  
  

1. 데이터의 총 개수, Max값, Min값을 구한다. 이 때 Max값, Min값을 구할 때는 이상치를 제거하는 것이 좋다.
   
2. 스튜아지스의 방법을 이용하여 계급의 수(k)를 구한다.
   
3. 윗 단계에서 구해진 계급의 수 k를 이요하여 값의 범위를 구한다.
   
4. 구해진 범위로 데이터를 구분한다.
   
   

DECLARE
	@k int
,	@r bigint
,	@avg  bigint
,	@sigma bigint
, 	@min bigint
,	@max bigint
,	@cnt int
, 	@min_real bigint
,	@max_real bigint

--1 + (LOG10(N) / LOG10(2))

SELECT
	@sigma = STDEV(Score)
,	@avg = AVG(Score)
,	@min_real = MIN(Score)
,	@max_real = MAX(Score)
FROM #Score

-- 이상치 제거후 구간을 구한다.: 평균 - (1.5 * 표준편차) ~ 평균 + (1.5 * 표준편차)
SELECT
	@r = (MAX(Score) - MIN(Score)) / (1 + (LOG10(COUNT(*)) / LOG10(2)))
,	@k = (1 + (LOG10(COUNT(*)) / LOG10(2)))
,	@cnt = COUNT(*)
,	@min = MIN(Score)
,	@max = MAX(Score)
FROM #Score
WHERE Score > @avg - (3 * @sigma)
AND Score < @avg + (3 * @sigma)

;WITH Dumy(Seq)
AS
(
        SELECT 1 Seq
        UNION ALL
        SELECT Seq + 1 FROM Dumy
        WHERE Seq + 1 <= @k
), Grade
AS
(
	SELECT 
		(@k - Seq ) + 1 Grade
	,	@min + ((Seq-1) * @r) BeginScore
	,	@min + (Seq * @r) EndScore
	FROM Dumy
), RealGrade
AS
(
	SELECT Grade, BeginScore, EndScore FROM Grade
	UNION ALL
	SELECT Grade + 1, @min_real, EndScore + 1
	FROM Grade
	WHERE Grade = (SELECT MAX(Grade) FROM Grade)
	UNION ALL
	SELECT Grade - 1, BeginScore + 1, @max_real
	FROM Grade
	WHERE Grade = (SELECT MIN(Grade) FROM Grade)
)
SELECT
	B.Grade
,	COUNT(*) AccountCnt
,	SUM(NetAMT) NetAMT
FROM #Score A
	INNER JOIN RealGrade B
		ON A.Score BETWEEN B.BeginScore AND B.EndScore
GROUP BY
	B.Grade
ORDER BY 1

• 취약: 163Cm 미만 (μ - σ)
  
• 보통: 163 ~ 177Cm (68.3%)
  
• 우수: 177Cm 초과 (μ + σ)
  
  

• 기준치와 편차치 도 세분화에 참고할 만하다.