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검정이 바람직한 검정 방법이지만, 표본의 크기가 고정되어 있을 때에는 제1종 오류를 줄이면 제2종 오류가 커지게 된다. 이런 경우에 두 종류의 오류를 줄이기 위해서는 표본의 크기 n을 크게 해야 한다. 일반적으로 통계적 가설검정에서는
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검정
F-검정은 가설검정의 한 종류로, 두 개 이상의 집단 간 분산의 차이를 비교하여 가설을 검증하는 통계적 방법이 되다. F-검정은 분산분석(ANOVA)과 밀접하게 관련되며, 데이터의 분포와 변동성을 평가하여 집단 간 차이가 통계적으로 유의
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영가설의 진위
의사결정
영가설이 옳음
영가설이 그름
영가설 채택
옳은 결정(1-α)
제2종 오류(β)
영가설 기각
제1종 오류(α)
옳은 결정(1-β)
*( )안은 확률을 나타냄
♥ OTL금지 - 제1종 오류에 대한 표현과 해석
① 일반적인 정책학 교과서(김
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검사점수의 종류를 제시하고 그 개념을 각각 설명하시오.
1) 원점수
2) 규준점수
3) 표준점수
2. 가설검정의 개념과 가설검정의 사례(종류)를 간단히 설명하시오.
1) 가설검정의 개념
2) 가설검정의 사례(종류)
3. 출처 및 참고문헌
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검정--->표본통계량을 조사해 모집단에 대한 가설의 진위를 가리는 것 9장 가설검정 기본
단일모집단 검정
[사례 9-1]
가설 검정(Hypothesis Testing)
가설
판단상의 오류
유의수준
가설 검정의 절차
가설 검정의 종류
가설 검정의 예
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가설검정(민영사, 1999)
8. 오택섭, 최현철 : 사회과학 데이터 분석법(나남출판사, 2003)
9. 박광배 : 변량분석과 회귀분석(학지사 2003.4)
10. http://blog.naver.com/kbluewin.do?Redirect=Log&logNo=60003105392
11. http://www.niceshot.co.kr/niceshot/cs/csp9.htm
12. http://plaza2.snut.a
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시간의 요구정도에 대한 가설검정은 범용감사소프트웨어의 활용 수준이 낮을수록, 전산감사 교육에 대한 중요성의 인식 수준이 높을수록, 대학(원)이 아닌 다른 교육기관에서 교육을 받은 경우일수록 2년차 전산감사 교육시간에 대한 요구정
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글 1
나. 가설설정 및 검정의 순서와 방법 1
다. 귀무가설과 대립가설을 세운다. 1
1) 정보수집에 대한 이론적 가설 3
2) 계약협상에 대한 이론적 가설 4
3) 계약이행에 대한 이론적 가설 6
4) ETS(Electronic Trading System) 가설 8
라. 참고문헌 9
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가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계
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종류
3. 요트의 산업적 분류
4. 요트산업의 특성
5. 마리나의 개념 및 특성
6. 마리나 리조트의 기능
Ⅲ. 해외 요트산업 동향분석
1. 해외 요트산업 동향과 전망
2. 주요 국가별 요트산업 동향
3. 시사점
Ⅳ. 요트산업 육성정책 및 현황분
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오류와 불확실성 다루기: 86
5. 다양한 분야와의 융합: 86
6. 정보의 해석과 의사 소통: 86
7. 진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
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오류와 불확실성 다루기: 100
5. 다양한 분야와의 융합: 100
6. 정보의 해석과 의사 소통: 100
7. 진실을 파악하는 도구: 100
기초 이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학
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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 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학
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오류와 불확실성 다루기: 77
5. 다양한 분야와의 융합: 77
6. 정보의 해석과 의사 소통: 77
7. 진실을 파악하는 도구: 77
가. 기초 이론과 개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이
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오류와 불확실성 다루기: 131
5. 다양한 분야와의 융합: 132
6. 정보의 해석과 의사 소통: 132
7. 진실을 파악하는 도구: 132
나. 기초 이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅
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