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제1부 통계 데이터 이해하기 제1장 기초 통계량 살펴보기 1. 데이터의 시각화 1) 표를 이용한 데이터 보여주기 ① 수치 데이터를 요약하는 보편적인 방법으로 널리 사용되는 것은 표를 이용하는 방식임 ② 다양한 형태의 데이터를 2차원 테이
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표본분포 제5부 추정 제8장 모평균에 대한 통계적 추정 제9장 모비율과 모분산에 대한 통계적 추정 제6부 검정 제10장 가설검정(1) 제11장 가설검정(2) 제7부 예측 제12장 회귀분석 제13장 시계열분석 * 각 장별 출제예상문제 제공 + 해설포함 *
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경영통계의 기초개념 제1장 통계학의 개념 제2장 집중경향과 분산도 제3장 확률이론의 기초 제4장 확률변수의 분포 제5장 이항확률분포의 기대치와 분산 제6장 정규분포의 기대치와 분산 제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
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경영통계의 기초개념 제1장 통계학의 개념 제2장 집중경향과 분산도 제3장 확률이론의 기초 제4장 확률변수의 분포 제5장 이항확률분포의 기대치와 분산 제6장 정규분포의 기대치와 분산 제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
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경영통계의 기초개념 제1장 통계학의 개념 제2장 집중경향과 분산도 제3장 확률이론의 기초 제4장 확률변수의 분포 제5장 이항확률분포의 기대치와 분산 제6장 정규분포의 기대치와 분산 제7장 Excel을 이용한 통계분석(1) - 자료의 특성치 분석
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  • 등록일 2023.04.21
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논문 634건

분석 1. 해외 요트산업 동향과 전망 2. 주요 국가별 요트산업 동향 3. 시사점 Ⅳ. 요트산업 육성정책 및 현황분석 1. 요트산업 육성정책 2. 전국 및 경남의 요트산업 현황 Ⅴ. 경남지역의 요트산업 육성방안 1. 목표시장 명확화 2. 기술개
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  • 발행일 2013.01.28
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기초통계이론 -------------------------------------42 1. 평균과 분산 --------------------------------------42 2. 확률변수의 결합과 변환 ---------------------------44 3. 정규분포 -----------------------------------------45 4. 신뢰수준 -----------------------------------------46 제2절
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  • 발행일 2008.02.12
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  • 저자
분석』, 2005 www.kidi.or.kr (국민건강보험공단) www.kinsurance.or.kr (한국보험학회) www.klia.or.kr (한국보험협회) www.mohw.go.kr (보건복지부) 제1장 서 론 제1절 연구의 배경 및 목적 제2절 연구의 방법 및 구성 제2장 이론적 고찰 제1절 건강
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  • 발행일 2006.10.12
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관련 제도 Ⅳ. 선진국의 크루즈 산업 정책 및 사례분석 1. 호주 2. 일본 3. 싱가포르 Ⅴ. 크루즈 관광산업 추진방안 1. 크루즈 기반시설 확충 2. 관련법․제도 개선 3. 재정지원 및 세제감면 4. 해외홍보 지원 Ⅵ. 결론 [참고문헌]
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  • 발행일 2013.01.28
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기초 가. 학습 공간 구성의 방향 나. 열린 학습 공간의 설계 다. 열린교육의 학습센터 라. 열린교실의 교구자료 4. 외국과 우리 나라의 열린교육 학습 공간 가. 영․미․일의 열린교육 학습 공간 나. 우리 나라의 열
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  • 발행일 2005.06.13
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취업자료 1,406건

경영학 학술이론 연구결과를 설명해 보세요 139 1. 영상매체의 효과적인 전달을 위한 VR 및 AR 기술의 응용 140 2. 인공지능(AI)을 활용한 영상매체 생성 및 개인화 140 3. 콘텐츠의 효과 측정을 위한 데이터 분석 및 인사이트 도출 141 4. 블록체인
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  • 직종구분 기타
, 해당 역량을 갖추기 위한 자신만의 노력이나 경험을 작성해 주세요. 3. 본인만의 '차별화된 강점'과 '보완해야 할 약점'에 대해 사례를 들어 구체적으로 기술해 주세요. . 4. 경력사항과 보유기술에 대해 구체적으로 설명해주세요.
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  • 등록일 2025.06.04
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
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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  • 직종구분 기타
경영자 생각의 중요성 159 ? 답변의 간결성과 꼬리질문 159 가. 면접 문제에 대한 답변의 간결성 159 나. 꼬리질문 유형 160 다. 대학원 입시 영어면접. 인터뷰 173 라. 꼬리질문 사례와 답변 180 ? 아동청소년학 대학원 입시준비를 위한 정보산
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  • 직종구분 기타
기초 이론과 개념: 132 다. 회귀 분석 및 모델링: 133 라. 가설 검정과 추론: 134 마. 데이터 분석 및 시각화: 134 바. 빅데이터와 기계 학습: 135 사. 실험 계획법 136 아. 비모수 통계 136 자. 빅데이터와 머신러닝 137 차. 데이터 분석 도구와 소프
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  • 직종구분 기타

파워포인트배경 17건

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