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법 ···· 2
1) 잠재GDP의 정의
2). 잠재GDP 측정방법
가. 선형추세법
나. 필터링(filtering)법
다. 생산함수접근법
라. Okun 방법(Okun 1962)
마. 은닉인자(latent component) 모형
바. 구조 VAR(structural VAR) 모형
3.잠재GDP 추정결과·········· 6
1) 자연실업률
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법론의 발표에서 Particular-general-particular접근법의 사용을 고려하여야 한다.
12.여러 개의 방정식보다 하나의 도표가 더 낫다.
13.실제상황과 관련된 연구를 계속하여야 한다.
14. 수학적 증명의 가치에 주의하여야 한다.
15. 아주 훌륭한 새 방법론
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분석 방법으로는 양적 데이터의 경우 기술통계, 상관분석, 회귀분석, 구조방정식 모델링 등을 사용하여 변인들 간의 관계를 분석할 예정이다. 질적 데이터의 경우 주제분석법을 사용하여 참여자들의 경험에서 나타나는 공통적인 주제와 패턴
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구조방정식 모델의 기본개념
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【구조방정식의 개념】
• 구조방정식은 어떤 현상에 대한 체계적인 이론을 분석하기 위한 다변량분석기법으로 가설검정에 주로 사용되는 통계적인 분
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분석』, 자유아카데미, 1996.
김기영, 전명식, 『SAS 군집분석』, 자유아카데미, 1996.
박병희.이재기, 『지방재정력 측정을 위한 종합지표산정의 신기법』, 1993.
송인섭, 『통계학의 이해』, 학지사, 1995.
이영준, 『다변량분석』, 석남, 1993.
장지
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분석
3) 논문①에 대한 최종 분석
2. 청소년 유형에 따른 자아개념의 구조적 차이에 관한 연구(권후기)
1) 측정도구의 구인타당도 및 신뢰도 검증
2) 신뢰도 검증
3) 논문②의 통계 분석 및 처리 방법
4) 논문②에 대한 최종
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분석과 교통수단 선택모형구축에 관한 연구,대한토목학회논문집.
6. 조현철, 1999,「LISREL에 의한 구조방정식 모델」, 도서출판 석정.
7. 김사헌, 2002,TCM을 이용한 관광자원가치의 추정과 비교, 관광학 연구, Vol.25, No.3, 2002.
8. 이동규정진혁, 2002,
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분석방법론 측면에서도 회귀분석을 활용하여 단편적인 연구를 수행하였으나, 이용자들과 같은 인간의 복잡하고 다양한 서비스 판단을 위해서는 구조방정식(SEM : Structural Equation Modeling)을 활용한 연구가 필요하다고 판단된다.
- 참 고 문 헌 -
1
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분석을 이용한 버스서비스지표 개발 연구, 서울도시연구 제9권 제1호,
김태호고준호원제무(2008) 변형된 IPA 분석기법을 활용한 도시부 도로 서비스 질 평가”, 한국도로학회논문집 제 10권 제2호,
박노경(2002), 지하철 이용자의 자전거 환승모형
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분석법(AHP)을 이용한 어린이보호구역의 교통안전 특성화, 대한토목학회지 제19권 제3-1호.
김태호(2008), 지속가능한 보행환경을 위한 보행자 서비스 질 평가지표개발, 한양대학교 박사학위논문.
도로교통안전관리공단(1996), 교통사고 통계분석.
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통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 122
가. 기초 이론과 개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아.
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모의 사회경제적 지위, 진로 인식 등을 변수로 하여 회귀분석 및 구조방정식 모형을 활용한 통계 분석을 실시할 계획입니다. 또한 심층 인터뷰를 병행하여 양적·질적 자료를 통합적으로 분석하는 혼합방법연구(mixed methods)를 통해 보다 입체
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분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
실험 계획법 94
비모수 통계 94
빅데이터와 머신러닝 94
데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정
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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 소프트웨어에 대한 대학원 학
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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 86
? 통계분석 도구 소프트웨
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