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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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데이터 구조에서도 신뢰성 있는 결과를 제공하는 강력한 통계적 도구가 되다. 이를 통해 연구자와 실무자는 보다 명확하고 객관적인 결론을 도출할 수 있다.
(5) f-검정
F-검정은 가설검정의 한 종류로, 두 개 이상의 집단 간 분산의 차이를 비
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검정하는 경우이다.
(2) 적합성 검정 (Goodness-of-Fit Test)
관찰된 데이터가 특정한 이론적 분포와 일치하는지를 검정하는 방법이다. 예를 들면, 시험 점수가 정규분포를 따르는지 여부를 확인하는 경우이다.
이런 맥락에서 가설검정은 교육평가뿐
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어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점).
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오(4점).
9. 다음은 빈칸에 알맞은 용어는? (2점)
10. 참고자료
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어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점).
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오(4점).
9. 다음은 빈칸에 알맞은 용어는? (2점)
10. 참고자료
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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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데이터를 근거로 하기 때문에 무엇보다 회수율이 중요하나, 회수율이 높지 않은 것으로 보아 공인회계사라는 특수성 때문에 회수율이 높지 않다고 추정해 본다.
따라서 향후 연구를 할 경우에는 한국공인회계사회의 IT교육계획을 검토하고
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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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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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데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실
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데이터 사이언스 전문가로서 어떤 방향으로 성장하고 싶습니까?
→ 단기적으로는 제조 현장의 데이터를 기반으로 공정 효율과 품질 예측 정확도를 개선하는 실전 분석가가 되고 싶고, 장기적으로는 분석 기획과 모델 운영까지 주도하는 MLOps
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가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 94
? 기출
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가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107
?
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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 학위과정 입시문제 136
?
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가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 35
빅데이터와 기계 학습: 36
실험 계획법 36
비모수 통계 37
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 38
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 교육
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