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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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공저(2000), 「JMP를 이용한 통계분석」, 서울 : 자유아카데미
4. 김우철 외 공저(1990),「현대통계학」, 영지문화사
http://chisq.korea.ac.kr/
(4) http://hodding.gazio.com/
(5) 대학물리학 1.오차의 종류
2.유호숫자의 정의
3.최소 자승법(최소 제곱법)
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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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법에는 절대오차, 상대오차, 및 퍼센트 오차가 있
다. 위 측정값으로부터 각각의 오차를 표기하라.
(3)-6 위의 결과들로부터 최확값(most probable value)를 구하라.
(4) 최소 제곱법 (또는 최소 자승법)을 이용하여 (1, 1), (2, 2), (3, 3.1), (4, 3.9), (5, 4.8), (6
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