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1. 계량치의 검정
[1] 모평균의 검정(모평균 가설검정)
(1) 모표준편차기지: Z분포이용
(2) 모표준편차미지: t분포이용
[2] 모평균차의 검정(두 모평균의 가설검정)
(1) 모표준편차기지: 두 독립표본의 평균비교→표준정규분포이용
(2) 모표
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통계적 오류를 정확히 파악하고 이에 대한 대응책을 마련하는 것은 모든 연구자에게 요구되는 기본적인 능력입니다. <목 차>
1. 서론: 3종 오류 개요
2. 제1종 오류의 정의와 예시
3. 제2종 오류의 정의와 예시
4. 제3종 오류의 정의와 예시
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A형
목차
가. 공통형
문제: 검사를 통해 얻어진 검사점수의 종류를 제시하고 그 개념을 각각 설명하시오.
나. 지정형(A형/학번 끝자리가 1~5)
문제: 가설검정의 개념과 가설검정의 사례(종류)를 간단히 설명하시오.
참고문헌
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검정통계량(test statistic)
4. 기각역(rejection region)과 채택역(acception region)
1) 기각역(rejection region) 또는 위험역(critical region)
2) 채택역(acceptance region)
5. 제1종 오류(type Ⅰ error)와 제2종 오류(type Ⅱ error)
1) 제1종 오류(type Ⅰ error)
2) 제2종 오류(ty
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검정이 바람직한 검정 방법이지만, 표본의 크기가 고정되어 있을 때에는 제1종 오류를 줄이면 제2종 오류가 커지게 된다. 이런 경우에 두 종류의 오류를 줄이기 위해서는 표본의 크기 n을 크게 해야 한다. 일반적으로 통계적 가설검정에서는
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검정(민영사, 1999)
8. 오택섭, 최현철 : 사회과학 데이터 분석법(나남출판사, 2003)
9. 박광배 : 변량분석과 회귀분석(학지사 2003.4)
10. http://blog.naver.com/kbluewin.do?Redirect=Log&logNo=60003105392
11. http://www.niceshot.co.kr/niceshot/cs/csp9.htm
12. http://plaza2.snut.ac.kr/%
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통계적인 데이터를 분석함이 유리하나 실험 여건상 두 마리로 데이터를 취할 수밖에 없었기에 예상되는 오류는 실험상의 통계적 오류 외에 크기와 무게가 다른 쥐의 생리적 반응차이와 체온유지와 환경조성 차이에 따른 오차를 생각할 수 있
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통계적인 확신의 부족이 타입2 오류 때문일 수 있다. 우리는 그룹들 사이에서 3점의 FLEX-SF 점수의 차이는 임상적으로 의미가 있다고 판단하였다. (Cook과 그 동료들의 FLEX-SF 조사에 따르면, 임상적으로 중요한 최소한의 차이와 응답성은 각각 3.0
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통계적으로 유이한 영향을 미치는 것은 소속법인, 전산감사 수행 경험, 전산감사 교육 여부, 범용감사소프트웨어의 활용수준, IT 활용수준, 전산감사 교육에 대한 중요성의 인식수준, 전산감사 수행의 어려운 수준이다. 하지만, 교육만족도,
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검정을 통한 효율성 및 능률성의 확보, 일부 실효성 없는 전시행정 김대중 정부 때 시행된 정원동결제도(총정원제도)등이 대표적인 예가 될 것인데, 미· 일과 달리 대통령령에 의해 정해져 있으며 그 내용면에서도 지방공무원 및 헌법상 독립
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통계적 오류 가능성을 항상 고려해야 합니다.
Q17. 프로젝트 관리 경험이 있다면 구체적으로 말씀해 주세요.
A17. 대학 연구 프로젝트에서 일정 계획 수립, 진행 상황 점검, 리스크 관리 역할을 수행했습니다.
Q18. 새로운 통계 기법을 배우기 위
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통계적 유의성 검정을 통해 약물의 효과를 검증하는 작업을 하면서, 의약 통계학의 중요성을 다시 한 번 깨달았습니다. 특히, 임상 시험의 표본 크기 설정과 시험 설계 단계에서의 오류를 예방하는 방법을 배우며, 정확한 데이터 분석이 의약
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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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통계적 오류를 감수하면서도 전체 분석의 신뢰성을 확보하고자 했습니다.
이후 회귀분석을 통해 ESG 스코어가 ROE 및 주가수익률과 어느 정도의 상관관계를 갖는지 시각화해 보고서를 완성했고, 프로젝트는 학과 발표회에서 우수 과제로 선정
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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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