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1.가 (1) 가설 검정의 개념
“ 표본에서 얻은 사실을 근거로 하여, 모집단에 대한 가설이 맞는지 틀리는지 통계적으로 검정하는 분석방법을 통계적 가설검정이라 한다.”
사회과학뿐만 아니라 자연과학 분야에서 가장 많이 사용
가설 (
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기초 통계학. 한빛아카데미.
영가설이 사실임
영가설이 사실이 아님
영가설 채택
옳은 결정(1-α)
제2종 오류(β-오류)
영가설 기각
제1종 오류(α-오류)
옳은 결정(검정력, 1-β)
2) 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오.
이
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기초통계학 교육 시 확률에 관한 몇 가지 유용한 사례들”. 응용통계연구, Vol.22 No.4. 1.
(1) 확률의 승법정리에서 종속사상과 독립사상의 개념을 설명하고,
(2) 이를 수치적 예를 들어 설명하라.
2.
(1) 통계적 가설검정에서 양측검정과 단
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그래프
(2) 중심 경향값
(3) 분산도(variation)
(4) 상관(correlation)
(5) 단순회귀분석
4. 추리통계를 위한 기본 개념
(1) 확률과 이항분포
(2) 정규 분포
(3) 모집단분포, 표본분포, 표집분포
(4) 가설검정
5. 추리통계를 위한 가설검정
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통계학이란 무엇인가?
2. 데이터 유형
3. 기초통계량
4. 그림분석(1)
5. 그림분석(2)
6. 점추정과 신뢰구간
7. 가설검정
8. 상관분석과 회귀분석
9. 분산분석
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기초적인 전산감사 마인드는 필요하다. 그래서 1년차 교육과정에 전산감사에 대한 기초과정을 개설할 것을 제안하는 바이다. 그 반면에 2년차 교육과정에는 이론 위주, 기초 과정중심이 아닌 순전히 실습 위주로 교육이 진행되어야 한다. 물
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기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
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 소프트웨
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가설 : 처치집단간 평균값들의 vectors가 동일하다.
- 대립가설 : 처치집단간 평균값들의 vectors가 동일하다.
☞ 다변량 검정 결과 네가지 통계량이 모두 기각되었으므로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다. 따라서 현소속계열의 대학 만
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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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기초반과 심화반을 구분하는 것이 학업성취도의 면에서 운영성과를 높일 것으로 가정하고 심화연구를 진행할 필요성은 있다.
표8. 영어과목의 수준별 수업의 운영성과에 대한 차이분석의 사후검정
구 분
비교 집단(반)
유의확률
흥미유발
기
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기초 이론과 개념: 123
회귀 분석 및 모델링: 123
가설 검정과 추론: 124
데이터 분석 및 시각화: 125
빅데이터와 기계 학습: 125
실험 계획법 126
비모수 통계 127
빅데이터와 머신러닝 127
데이터 분석 도구와 소프트웨어 127
? 바이오소재학대학
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123
? 바이오소재학 입시지원 영문자기소개서 1500단어 124
? 바이오소재학 어학능력 검증하는 영어면접문제 100개 126
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 137
기초 이론과 개념: 137
회귀 분석 및 모델링: 138
가설 검정과 추론: 13
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기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소
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기초 이론과 개념: 121
라. 회귀 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 소프
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기초 이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
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