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9. 확률변수와 확률분포
10. 정규분포의 의의 및 특성
11. 중심극한정리
12. 가설검정
13. 통계오류의 종류
14. 유의수준과 임계치
15. 검정통계량
16. 자유도
17. 카이스퀘어 테스트
18. 분산분석
19. 회귀분석
20. 상관분석
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모수적 통계와 비모수적 통계로 나뉜다. 이때 모수적 통계를 적용하기 위해서는 어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점).
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하
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모수적 통계와 비모수적 통계로 나뉜다. 이때 모수적 통계를 적용하기 위해서는 어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점).
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하
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모수적 통계와 비모수적 통계로 나뉜다. 이때 모수적 통계를 적용하기 위해서는 어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점).
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하
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모수적 통계 방법의 종류에는 F검정법, T검정법 등이 있다.
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오(4점).
가설의 검정은 표본에서 뽑은 통계량을 기초로
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999.1)
6. 채서일 외 : SPSS WIN을 이용한 통계분석(학현사 2002.2)
7. 안윤기, 박동련 : 가설검정(민영사, 1999)
8. 오택섭, 최현철 : 사회과학 데이터 분석법(나남출판사, 2003)
9. 박광배 : 변량분석과 회귀분석(학지사 2003.4)
10. http://blog.naver.com/kbluewin.do?Re
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6)
24.26
(2.71)
1.93
(2.46)
21.93
(1.98)
21.33
(1.67)
-.60
(1.29)
3.524＊＊
.001
교우관계
23.00
(2.53)
24.46
(2.38)
1.46
(1.99)
24.53
(4.12)
23.53
(3.20)
-1.00
(2.07)
2.140＊
.041
학교수업
21.00
(1.69)
21.73
(1.27)
.73
(1.83)
20.93
(3.01)
19.66
(2.41)
-1.26
(1.60)
1.693
.102
학교규칙
21.13
(3.39)
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8.9%로 나타났고, 노조가입자는 81.8%, 비노조 가입자는 18.2%로 나타났다.
표본의 인구통계학적 특성은 <표4-2>에 정리 되어있다.
<표4-2> 표본의 인구통계학적 특성
변수
구분
빈도(명)
비율(%)
성별
남
508
79.5
여
131
20.5
계
639
100
연령
20세
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84-91.
윤진호(2001), 『노동시장 구조변화와 노동조합의 조직현황』,전국민주노동조합총
연맹,「비정규노동자와 노동조합」.
전국민주노동조합총연맹(2007),『2007년 민주노총 요구와 과제』,「정책보고서
2006」8.
전국사무금융노동조합연맹(2001
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시문제 40
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 46
기초 이론과 개념: 46
회귀 분석 및 모델링: 46
가설 검정과 추론: 47
데이터 분석 및 시각화: 48
빅데이터와 기계 학습: 48
실험 계획법 49
비모수 통계 49
빅데이터와 머신러닝 50
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강조 140
학문적 커뮤니케이션과 발표 기술의 향상 140
계속적인 학습과 자기계발 141
? 홍길동의 부산대학교 철학 대학원 입시 자기소개서 1550자 141
? 부산대학교 철학 전공 대학원 입시준비 연구계획서 143
1. 연구동기 및 목표 143
2.
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오류와 불확실성 다루기: 127
5. 다양한 분야와의 융합: 128
6. 정보의 해석과 의사 소통: 128
7. 진실을 파악하는 도구: 128
기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학
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오류와 불확실성 다루기: 89
5. 다양한 분야와의 융합: 89
6. 정보의 해석과 의사 소통: 90
7. 진실을 파악하는 도구: 90
기초 이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
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오류와 불확실성 다루기: 101
5. 다양한 분야와의 융합: 101
6. 정보의 해석과 의사 소통: 101
7. 진실을 파악하는 도구: 101
기초 이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학
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오류와 불확실성 다루기: 86
5. 다양한 분야와의 융합: 86
6. 정보의 해석과 의사 소통: 86
7. 진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
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 가격 :
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