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실험군 이다.
[참고문헌]
Neil A. Campbell, Jane B. Reece, Lisa A. Urry, Michael L. Cain, Steven A. Wasserman, Peter V. Minorsky, Robert B. Jackson 2016. 캠벨 생명과학. 전상혁 역.((주) 바이오사이언스출판) 70쪽~73쪽
(http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/)
[건의사항]
이
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1. Introduction (실험 소개 및 이론)
1-1. 본 실험의 목적:
1. 부피, 밀도, 질량의 관계를 실험을 통해 계산할 수 있다.
2. 도구(눈금 실린더)를 이용한 부피 측정법을 배운다.
3. 부피 검정선을 통해 실험 도구의 신뢰성을 알아본다.
1-2. 실험의 이
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실험에서의 오차가 생김을 막기 위해 오차가 난 측정 기구를 검정하여 그 오차를 생각하여 실험값에서 오차 값을 빼서 좀 더 확실한 값을 구하기 위하여 하는 실험 이었다.
내 생각
- 이 실험을 하면서 새로 사온 부피 측정 기구에도 오차가
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실험온도에서의 부피(Vt) : 99.77ml
20℃ 일 때 물의 밀도 = 0.9982071 g/ml
밀도 = 질량/부피 0.0982071=99.59/부피 부피 = 99.77ml
⑤ Vt가 20℃에서 차지하는 부피(Calibration)
V20 = 99.77 +0.000025 X 99.77 X (20-20) = 99.77ml
⑥ 20℃에서 검정부피 : 1.00013 X 100ml = 100.013ml
20
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실험했다. 조교께서 미리 pH를 맞추어 주신건지 잘 모르겠는데 그러지 않았다면 여기에서도 문제가 발생 했을 것이다.
5] 토의
단백질의 검정을 고등학교때 이론으로만 배우다가 실제로 실험을 하고 확인을 하게되어 좋았다. 하지만 실험 반응
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검정시 DNA mar
ker를 이용하여 검정할 수 있다는 결론도 얻었다.
5. References
- 농림수산식품부(2008) 수박ㆍ멜론의 품종 지문화 연구 및 순도검정 마커 개발. 연구보고서 3-84
- 이계동(2003) 수박 F1 종자 순도 검정을 위한 DNA Marker 개발. 한경대 산업
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실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실험결과와 분석 17
(1) 신경망 결과 17
(2) 로지스틱 회귀분석 18
(3) 실험 결과비교 19
IV. 결론 및 추후
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실험 에서는 pH2의 강산성에서는 전혀 발아하지 못하고 종자의 색이 검정색에서 옅은 갈색으로 변하는 것을 알 수 있었고, pH4, pH12에서도 발아율이 매우 저조 한 것을 알 수 있다. pH8과 pH6에서 가장 발아율이 높았으며 그중에서도 pH6에서 발아
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실험에 의해 구해진 값이다.
if(DataOut[i]>=12) DataOut[i]=255;
else DataOut[i]=0;
<그림 3.2.5> 이진화 및 잡음제거
3.2.6 물체영역 결정
(x1, y1)
(x2, y2)
<그림 3.2.6.1> 좌표 검색
CVLBitmap.h에서 제공하는 AnotherDC.Rectangle를 이용하여 사각형으로
물체영역
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실험시간에 알아보지 못한 정량분석은 분리관에 연결한 검출기에서 얻은 신호를 이용하게 된다. 이때 약 1% 정도의 상대오차로 분석 할 수 있고, 분석값의 신뢰도는 검정선 작성에 소비한 노력, 조건의 조절 및 시료의 성질 등에 따라 결정된
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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 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화:
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실험 설계와 해석: 85
4. 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
빅
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실험 설계와 해석: 100
4. 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:
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실험 설계와 해석: 77
4. 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
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실험군과 대조군 간의 차이를 분석하고, 통계적 유의성 검정을 통해 약물의 효과를 검증하는 작업을 하면서, 의약 통계학의 중요성을 다시 한 번 깨달았습니다. 특히, 임상 시험의 표본 크기 설정과 시험 설계 단계에서의 오류를 예방하는 방
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