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검증 통계치:t값
·R Square:투입된 독립변수가 종속변수를 설명하는 정도
·Beta:표준화된 회귀계수로 종속변수에 대한 독립변수들의 상대적 기여도를 측정하게 한다 - 델파이기법(delphi method)
- 시계열분석
- 회귀분석(Regression analysis)
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기법
가. 델파이법(Delphi Method)
나. 시장조사법(Market Research)
다. 패널동의법(Panel Consensus)
라. 역사적유추법(Historical Analogy)
2. 계량적 기법
가. 시계열분석
ⅰ. 이동평균법
ⅱ. 지수평활법
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예측에 불과하다. 다시 말해 과거의 자료와 경험이 아무리 많더라도 예측이 완벽한 경우는 드물다. 그러므로 오차를 최대한 줄이는 노력과 예측기법의 다양한 선택으로 수요예측을 얻어 경영방향의 결정에 이용하여야 하겠다.
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시계열분석, 지수가중치법, 데이터변형, 대지각변동법 등이 있으며, 이론적 예측으로는 이론함수, 이론모형, 인과모형, 경로분석, 투입－산출분석, 선형프로그램, 회귀분석, 간격평가, 상관분석이, 그리고 판단적 예측으로는 델파이기법, 교
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분석 목표선택적
※ 기획의 미래예측기법
유형
접근방법
제기법
投射
보외적
시계열분석
豫見
理論的
게임이론. 선형계획
推測
직관적주관적
델파이기법. 패넬기법
※ 공 익(公 益)
1. 개념 : 공공복리, 불특정다수인의 이익, 사회일반의 이익
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시계열분석』, 자유아카데미
박유성 · 허명(2000), 『시계열자료분석』 , 자유아카데미
안종윤(1995), 바람직한 관광수요예측방법의 모델정립, 『한양연구논서』
이충기(2004), 『관광응용경제학』, 서울: 일신사
최혜경(2001), 관광수요예측기법
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분석
1. 국내사례
2. 해외사례
3. 시사점
Ⅳ. 해양관광레저산업의 현황 및 문제점
1. 해양관광레저산업의 현황분석
2. 해양관광레저산업의 문제점
Ⅴ. 해양관광레저산업의 전망 및 활성화 방안
1. 해양관광산업의 전망
2. 해양관광레저
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분석”, 한국환경생태학회지 10월호, 2007.
김성수, “국토의 효율적 이용과 관리를 위한 법률들”, 국토연구원 월간국토 7월호, 2003.
엄정희, “새로운 계획적 국토관리의 정착과제”, 국토연구원 월간국토 7월호, 2003.
류해웅, “국토이용체계
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분석평가시 핵심요소인 비용대 효과분석(CEA : Cost Effectiveness Analysis)은 매우 중요하다. 1. 서 론
2. 기존연구 및 참고문헌 고찰
2.1 비용편익분석
2.2 다요소 의사결정 기법
2.2.1 델파이(Delphi)
2.2.2 계층적 분석기법(AHP)
2.2.3 TOPSIS
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분석기법을 활용해서 비교대상 지역간 및 평가항목간 상대적인 평가가 가능하고, 이를 토대로 향후 도시부 도로의 서비스 수준 향상을 위한 개선항목이 손쉽게 도출될 수 있음을 확인하였다.
그러나 이용자 설문조사만을 통해서 도로 서비
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(주)생각기법연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)생각기법연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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획입니다.
셋째, 통계학의 시계열 분석 기법을 활용하여 경제나 환경 분야에서 발생하는 장기적인 변화를 분석하고자 합니다. 예를 들어, 기후 변화가 경제적 활동에 미치는 영향을 분석하거나, 국가 간 경제 성장률의 변화를 예측하는 연구
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획입니다.
셋째, 경제학의 시계열 분석 기법을 활용하여 경제나 환경 분야에서 발생하는 장기적인 변화를 분석하고자 합니다. 예를 들어, 기후 변화가 경제적 활동에 미치는 영향을 분석하거나, 국가 간 경제 성장률의 변화를 예측하는 연구
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시계열 분석과 회귀 분석을 통해 가격 변동의 주요 요인을 규명했습니다. 분석 결과를 시각화해 이해하기 쉽게 표현했으며, 학내 발표를 통해 교수님과 동료들에게 인사이트를 공유했습니다. 이 과정에서 통계적 기법과 프로그래밍 역량을
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분석 역량을 키우기 위해 어떤 노력을 했습니까?
R, Python 등 통계 프로그래밍 언어를 독학하고 실습 프로젝트에 적용했습니다. 시계열 분석, 회귀분석, 데이터 시각화 등 다양한 기법을 학습했습니다. 대학 연구 프로젝트에서 직접 데이터 전
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기법을 학습하고, 금융 데이터에 대한 통계적 모델링 감각을 키웠다. 이는 리스크 평가나 금융 시계열 분석 등에 필요한 기초 역량으로 이어졌다.
6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
석사과정 수료 후에는 박사과정에 진학하
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