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때 숫자의 가감승제에서 이러한 오차전파의 공식이 반영되어 있음을 알 수 있다. 그리고 공식 (4)와 (5)에서 보듯이 멱함수의 경우에는 지수가 클수록 전파되는 오차량도 커지는 것을 알 수 있으므로 특히 정밀한 측정이 요구된다.
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최소자승법(least squares method)을 이용해서 원가추정식을 구하고 10월의 조업도가 15,000으로 예상될 경우 변동원가, 고정원가, 총원가를 추정하시오.
월 / 조업도 / 총원가
1 / 675 / 8,900
2 / 950 / 12,200
3 / 795 / 10,340
4 / 530 / 7,160
5 / 635 / 8,420
6 / 155 / 2,660
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법
1) 직접법
2) 간접법
2. 추론 유형
1) 직접법
2) 혼합추론법
3) 간략추론법
4) 변형된 혼합추론법
3. 시스템 제어와 추론
1) 퍼지 시스템
2) 퍼지 시스템에서의 동정을 위해 정의해야할 것
4. 퍼지추론의 근거
1) Modus ponens
2) Modus tollens
3)
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목적(Objective)
2. 요지(Summary)
3. 이론(Theory)
4. 시약, 기구, 장치(Reagents, Instruments, Apparatus)
5. 실험 방법 및 과정(Experimental Procedure)
6. 계산(Calculation)
7. 결과 및 고찰(Results and Discussion)
8. 기호(Nomenclature)
9. 인용문헌(References)
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법 중 최소 자승법(Least Squares Method)은 여러 데이터에 대해서 그 것을 가장 잘 나타낼 수 있는, 다시 말하면 자료와의 오차가 가장 작은 직선을 구하고, 나아가 일반적으로 주어진 자료를 가장 잘 나타내는 함수를 찾는 것이다.
위 그림과 같은
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함수일 것으로 추정할 수 있을 때, 이들 측정값들의 관계와 가장 잘 맞는 함수 y=f(x)는 측정값 yi와 함수값 f(xi)의 차이를 제곱한 것의 합 이 최소가 되도록 함수 f(xi)를 구하는 것이 최소자승법의 원리이다. 예를 들면 함수 f(x)가 일차함수 y=a+bx
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함수, 유리함수 등)나 사용자가 지정한 함수에 데이터를 fitting(함수의 계수를 찾음) 하거나, 부드러운 곡선들 예를 들면 spline 곡선에 데이터를 fitting 하는 작업
Curve Fitting Toolbox란?
표준 선형 최소자승법(least squares), 비선형 최소자승법, 가중
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법
산포도법은 모든 관찰값을 이용한다. 그래프에 모두 표시하고, 그 안에서 가장 그럴듯한 원가함수를 추정해내는 방식이다. 통계적인 문제의 여부와 비정상적인 값을 발견하기 쉽다.
4) 최소자승법
최소자승법은 관찰값을 전부 사용해서
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법은 간단하고 이해하기 쉬우며 시간과 비용이 적게 드는 장점이 있는 반면에 원가분석자의 판단에 의하여 원가함수를 추정하기 때문에 원가분석자에 따라 원가함수가 달라진다는 단점이 있다.
5-3. 최소자승법(회기분석법)
최소자승법(least s
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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 것이 최소자승법의 원리이다. 예를 들면 함수 가 일차함수 일 때, 편차 를 제곱한
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