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많이 조성되어 있다. 기업은 이러한 신기술을 어떻게 기업에 활용하여 기업 성장에 기여할 것인지 끊임없이 연구하고 적용하도록 노력해야 할 것이다.
참고문헌
(R) 통계 - 확률변수의 기댓값과 분산, 1. 서론
2. 본론
3. 결론
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분산이 크면 데이터 점이 평균과 서로 매우 분산되어 있음으로 이해할 수 있다.
4. 출처 및 참고문헌
문상원. 경영분석을 위한 기초통계. 서울: KNOU Press, 2016. 경영통계학
확률변수의 기대치와 변수의 개념을 사례를 들어 설명하시오.
50
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분산이 1.1275대이므로 V(a)는 1.1275이다.
V(X) = 8000²*1.1275
= 64000000*1.1275
= 72160000
4. 출처 및 참고문헌
확률과 통계학, 권용만, 장인홍, 자유아카데미, 2017 1. 서론
(1) 기대치의 개념
(2) 분산의 개념
2. 본론
(1) 기대치의 사례
(2) 분산의 사례
3
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분산이 1.1275대이므로 V(a)는 1.1275이다.
V(X) = 8000²*1.1275
= 64000000*1.1275
= 72160000
4. 출처 및 참고문헌
확률과 통계학, 권용만, 장인홍, 자유아카데미, 2017 1. 서론
(1) 기대치의 개념
(2) 분산의 개념
2. 본론
(1) 기대치의 사례
(2) 분산의 사례
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통계학개론, 김동욱 외, 박영사, 2003
10. 일반통계학, 고승곤 외, 교우사, 2003 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 연관성
1) 연관성의 측도
2) 연관성의 방향
2. 공분산
1). 공분산(covariance)의 개요
2). 공분산의 특징
3). 변수의 독립과
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