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skewness=0;
for(i=0;i<20;i++) {
kurtosis=kurtosis+pow((i-10+0.5),4)*0.1/moment[4];
skewness=skewness+pow((i-10+0.5),3)*0.1/moment[3];
}
printf(" kurtosis = %15f\n",kurtosis);
printf(" skewness = %15f\n",skewness);
} 【 이동 평균법을 이용하여 신호의 노이즈 제거 】
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사례
②국외 피해 사례
4. 불청 전자우편(Unsolicited Email)
①국내 피해 사례
②국외 피해 사례
6. 스팸 메일의 필터링 방법
①아웃룩에서의 필터링 방법
②웹메일에서의 필터링 방법
Ⅴ. 맺음말
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고 노이즈를 필터할 수 있는 방법을 알아보자.
☆ 실험 이론
이동평균법
이동평균 (추세의 변동을 알 수 있도록 구간을 옮겨 가면서 구하는 평균. 예를 들어 지난 6일 동안의 주가에서 가장 오래된 주가 대신에 오늘의 주가를 넣어서 새로운 6
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이동평균법을 이용하여 6월부터 12월까지의 판매량을 예측하라.
2.2월부터 12월까지의 판매량에 대해 평활상수가 α=0.2일 때와 α=0.6인 지수평활을 이용하여 예측하고 그래프를 그려서 비교하라. 단 1월의 예측치는 1월의 실제치로 한다.
3. 평
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이동 평균법 (Moving average)
이동 평균법을 통해 분기별로 묶은 전력소비량의 평균을 내어 10년간 총 40분기 기간 동안의 전력소비량의 흐름을 분석하고자 한다. 이로써 해당 기간의 전력소비량의 평균치의 진행방향을 확인하고 각 분기 시
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