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분석
5. 데이터수집
6. 척도의 속성
7. 척도의 종류
8. 통계치란
9. 단변량분석과 다변량분석
10. 집중경향
11. 변산성
12. 차이분석과 관계분석과의 연관성
13. 모집단과 표본
14. 모수치와 통계치
15. 두 가지 표집방법의 차이
16. 확률표집
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분석
2. 기술통계분석
3. 교차분석
4. 신뢰도분석
5. 상관관계분석
6. 회귀분석
7. T-검정
8. 분산분석
9. 다변량분석
10. 판별분석
11. 요인분석12. 군집분석
====측정기준
1. 개념과 기준
2. 측정 수준의 종류
==== 조사자료의 분석준비 &n
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다변량분석기법으로 가설검정에 주로 사용되는 통계적인 분석방법
• 사회과학 논문에서 인과관계를 분석하기 위해 많이 사용
• 즉, 특정 현상에 대하여 예측, 설명할 수 있는 인과관계를 규명하는 데 사용
• 구조방정식
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분석, 가설 검정, 다변량분석, 시계열 분석, 일반선형모형 등의 방법론이 존재하며 데이터베이스 쪽에서 발전한 온라인분석처리(OLAP), 인공지능 방면에서 발전한 SOM, 신경망, 전문가 시스템 등의 방법론이 존재한다.
그 중에서도 가장 대표적
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가설을 기각하지 못한다.
따라서 겨울의 몸무게는 여름보다 늘어난다고 볼 수 없다.
기타
검정통계량의 값은 -0.795
자유도는 n - 1 = 6
차이 (m1-m2)의 95% 신뢰구간은 (-5.83, 2.97) 9. 가설검정
(1) 가설검정의 원리
(2) 집단별 평균분석
(3)
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원리를 설명해보세요.
2. 빅데이터 분석에서 자주 사용하는 기법과 그 활용 사례를 설명해주세요.
3. R이나 Python 등 데이터 분석 도구를 활용한 경험이 있다면 구체적으로 설명해주세요.
4. 통계적 가설검정과 신뢰구간의 차이점을 설명해
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분석: 126
2. 현상 이해와 예측: 127
3. 실험 설계와 해석: 127
4. 오류와 불확실성 다루기: 127
5. 다양한 분야와의 융합: 128
6. 정보의 해석과 의사 소통: 128
7. 진실을 파악하는 도구: 128
기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정
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분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 125
? 통계분석 도구 소프
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원리를 설명하시오.
2. 확률 분포의 종류와 각각의 특징을 설명하시오.
3. 표본과 모집단의 차이점에 대해 설명하시오.
4. 가설 검정의 절차와 주요 개념을 설명하시오.
5. 회귀 분석의 기본 가정과 사용 목적에 대해 설명하시오.
6. 통계
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원리와 장단점에 대해 설명하시오.
5. 통계적 가설 검정에서 유의수준(alpha)과 p-value의 의미를 설명하시오.
6. 회귀분석에서 다중공선성(multicollinearity)이 발생했을 때 문제점과 해결 방법을 설명하시오.
7. 모델 평가 지표로서 정확도, 정밀
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