|
. 1. 의사결정나무
- 의의, 구조, 작성방법
2. 복잡한 의사결정나무모형
- 표본정보에 의한 의사결정, 표본정보의 가치,
사전확률과 사후확률, 베이스의 정리,
의사결정나무모형의 사후확률
3. Excel에 의한 해 찾기
|
|
|
사전확률을 점검하고, 주장이 현상을 명확하게 설명을 하면, 주장에 신뢰를 보내도 된다고 본다.
[참고문헌]
1. 가짜뉴스의 심리학/박준석/2021
2. 한경닷컴사전, “가짜뉴스”, <https://dic.hankyung.com/apps/economy.
view?seq=13364>,(2022.02.21.)
3. 염규
|
|
|
확률이라고도 한다. 참고로 사전확률(또는 사전분포)에서 사전(事前)은 자료가 얻어지기 전의 확률 또는 분포를 의미한다.
베이즈 통계학에서는 모집단의 모수를 확률변수로 취급한다. 베이즈 통계학에서는 확률분포가 핵심이다. 베이즈 통
|
|
|
사전확률의 유무를 확인하는 것이 중요하다. 사전확률이 결과에 미치는 영향이 크기 때문이다.
가용성 추단법의 오류에서 벗어나려면 역방향 조정을 이용할 수 있으며, 선입견으로 인한 정박효과가 당신의 판단에 영향을 끼친다고 생각되며
|
|
|
확률은 p(x/yi) = p(x1/yi)p(x2/yi)...p(xj/yi)이다. 예측범주인 p(yi)와 p(xj/yi)의 사전확률은 yi의 표본확률값과 yi에 대한 응답집단에서의 xj의 표본확률값으로 부터 알 수 있다고 가정한다. 또한 yi의 범주들은 총체적이며 상호 배반적이라고 가정한다.
|
|
 |
확률분포를 가정해야하므로, 사전적으로 요구되는 정보의 양이 맴우 중요하다. 그러나 본 연구의 목적이 투자 의사결정과 적절한 투자금액 내에서의 최대이익을 낼 수 있는 사업안을 결정하는 것이기 때문에, 보다 세밀한 분석은 생략하고, N
|
|
|
사전 학습 여부에 따르는 민감도와 지역이 가진 특성에 따르는 민감도를 변수로 하는 더 진전된 연구가 진행되어야 함이 본 연구의 제한사항이라 할 수 있다.
추가적으로, 본 연구의 본질적인 목적인 교과교실제 운영성과의 기존 수준을 마련
|
|
|
확률에 관한 연구”, 주택금융월보 제 31권
Boehm, T. P. and Ehrhardt, M. C., "Reverse Mortgages and Interest Rate Risk", Journal of the American Real Estate and the Urban Economic Association 22.
한국개발연구원, “인구고령화와 거시경제”, 2004. 12.
김 진, “저 출산·고령화 사
|
|
 |
사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다. 1. 회사 및 해당직무에 지원하
|
|
 |
사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hu
|
|
 |
사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hu
|
|
 |
사전에 파악, 준비하는 것도 필수적이다.
가령 이랜드는 지원자의 학력, 나이, 성별과 상관없이 지원자가 제시하는 역량 증명자료 평가와 면접을 통해 채용하는 방식을 실시중이며, KBS는 한국어능력 시험 점수를 영어 공인성적보다 더 높은
|
|
 |
1. 가족관계, 학교생활 및 성적, 취미, 특기 등의 성장과정 500
[도전=준비=목표공유]
인생에서 가장 중요하게 생각하는 것은 목표를 위한 도전 입니다. 이에 도전에 앞서 사전계획과 정확한 목표를 수립합니다. 이는 성공할 확률을 높이는
|
|
메뉴펼치기
