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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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최소자승법이 가장 많이 이용된다.
일반적인 관계식을
Y = a + b X ............ 라 두면
여기서 a는 y절편, b는 기울기가 된다. 즉, m개의 자료를 이용하여 관계식에 가장 적합한 a와 b를 찾는 것이다. 이 중 a와 b를 찾는 방법은 여러가지가 있으나 다
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법 계산식 :
(위의 열전대 기전력표를 통해 값을 찾을 수 있어서 보간법은 생략할수 있었다)
-최소자승법
정의 : 최소제곱법 이라고도 하며, 측정값을 기초로 해서 적당한 제곱합을 만들고 그것을 최소로 하는 값을 구하여 측정결과를 처리하
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최소 자승법으로 기울기와 절편을 구할수 있다.
a = 0.55398 , b = 0.67515
※ 최소자승법(최소제곱법)
n개의 Data 점들과 직선의 편차를 제곱한 힘들의 합이 최소가 되게하는 방법
최적 직선 : y=ax+b
기울기 : , 절편 :
a, b값을 통해과 K값을 구한다.
= 0.
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법(Method of Moments)
2) R. A. Fisher의 최우추정법(Maximum likelihood Method)
3) 최소제곱법(Method of Least Squares)
4) 효율성(efficiency)
5) 일치성(consistency)
3. 구간추정(Interval Estimation)
1) 신뢰구간의 의미
2) 모집단이 정규분포인 경우 모수의 구간추정
3)
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