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최소의 실험 회수에서 최대의 정보를 얻을 수 있는가를 계획하는 것 - 실험계획법의 개념
- 실험계획법의 기본 원리
- 실험계획법의 분류
- 분산 분석
- 예 제
- 반응표면 실험계획법
- 다구찌 실험계획법
- 파라메터 설계
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조합으로 실험하면 신뢰성이 있는 확실한 결론을 능률적으로 얻을 수 있는가.
3. DATA의 해석방법
분산분석(ANOVA), 요인효과의 추정, 최적조건의 결정 1.정의
2.목적
3.역사
4.용도
5.오류
6.분류
7.5대원칙
8.전략
9.절차
10.유의사항
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실험계획의 개념
1) 실험계획법의 순서
2) 분산분석이란
3) 실험계획의 기본 원리
4) 실험계획법의 분류
2.일원배치법
1) 기본적인 일원배치법
2) 완전 랜덤화 설계(CRD)
3.반복이 없는 이원배치법
1) 기본적인 이원배치법
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일원배치법의 개념
3. 일원배치 데이터의 구조
4. 인자의 종류
5. 모형의 분류
6. 인자의 성질비교
7. 오차항의 특성
8. 분산분석 (ANOVA, Analysis of Variance) - 1원배치, 모수모형
9. 평균제곱의 기대값
10. F-검정
III. 결론
* 참고자료
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Ⅴ. 참고문헌
박순직 외 2명(2022). 생물통계학. 한국방송통신대학교 출판문화원. 생물통계학 출석수업대체과제 2022년
Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
Ⅲ. 분산분석표의 이해
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 참고문헌
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