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최소제곱법(method of least squares)은 x값의 오차보다 y값의 오차가 상당히 크다고 가정한다. 이런 조건은 대체로 맞고, 흡광도의 변화는 농도의 불확정도보다 보통 대단히 크다. 다음 그림에서 점가 선 사이의 수직편차를 최소화하는 이유는 x값의
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최소자승법에 대하여 알아보았다.
N번 측정한 측정값 이 어떤 다른 측정값 의 함수 일 것으로 추정할 수 있을 때, 이들 측정값들의 관계와 가장 잘 맞는 함수는 측정값 와 함수값 의 차이를 제곱한 것의 합 이 최소가 되도록 함수 를 구하는 것
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대하여 살펴보고, 제시된 조업도 및 총원가를 근거로 하여 고저점법과 최소자승법을 활용한 원가추정식 및 변동원가, 고정원가, 총원가 등을 추정하여 보았다.
원가는 분류 기준에 따라 여러 가지로 분류할 수 있는데, 발생 형태에 따라 재료
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대하여 살펴보고, 제시된 조업도 및 총원가를 근거로 하여 고저점법과 최소자승법을 활용한 원가추정식 및 변동원가, 고정원가, 총원가 등을 추정하여 보았다.
원가는 분류 기준에 따라 여러 가지로 분류할 수 있는데, 발생 형태에 따라 재료
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최소자승법에 대하여 알아보았다.
N번 측정한 측정값 이 어떤 다른 측정값 의 함수 일 것으로 추정할 수 있을 때, 이들 측정값들의 관계와 가장 잘 맞는 함수는 측정값 와 함수값 의 차이를 제곱한 것의 합 이 최소가 되도록 함수 를 구하는 것
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