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제7장 추정과 가설검정
제 1 절 추정
1.1 추정의 기본 개념
1) 추정의 정의
-모집단으로부터 추출한 표본의 통계량을 이용하여 모집단의 모수 예측
이유 : 모집단의 크기가 크기 때문에 전수조사시 많은 비용, 시간 소요
ex)H
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검정하는 문제를 쌍체비교(paired comparison)라 한다.
SPSS => 통계분석 => 평균비교 => 대응표본 t 검정 => 대응변수지정
결과 => 유의확률 <
alpha`
이면 귀무가설 기각 1. 구간추정
1-1. 모평균의 추정
1.2 두집단의 평균차이 추정
1.3
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방법, 표본통계량
8.확률의 개념
9.확률이 통계학에서 필요한 이유
10.확률변수
11.표본에 관해서
12.대표 값의 정의 설명
13.정규분포(정규분포근사화, 중심극한정리)
14.추정에 관해서
15.가설검정(귀무가설, 연구가설
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타난 것처럼 설문 대상자의 성비가 50대 50으로 균등하며 설문 대상자가 비교적 정치적 관심도가 높은 40,50대 이상에 집중됨으로 인해 보다 실제적인 결과를 기대할 수도 있으나 직업이나 미국에서의 거주기간, 국내 정치적 상황에 대한 관심
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추정과 가설검정, 경문사, 2002
곽기영, 경영통계분석, 경문사, 2011
김현정, 통계적 가설검정에 관한 연구, 연세대학교, 1999
박동윤, 정규분포를 이용한 가설검정, 중앙대학교, 2001
조현철, 가설설정과 가설검정에 관한 오해, 한양대학교경영연구
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추정해 본다.
따라서 향후 연구를 할 경우에는 한국공인회계사회의 IT교육계획을 검토하고 설정해야 할 것이다. 또한 설문 회수율이 좋도록 설문지 설계하정부터 신경을 써야 할 것이다.
참 고 문 헌
1. 김혁, 현대 정보시스템감사론, 무역경영
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가설검정(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.a
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글 1
나. 가설설정 및 검정의 순서와 방법 1
다. 귀무가설과 대립가설을 세운다. 1
1) 정보수집에 대한 이론적 가설 3
2) 계약협상에 대한 이론적 가설 4
3) 계약이행에 대한 이론적 가설 6
4) ETS(Electronic Trading System) 가설 8
라. 참고문헌 9
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가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계
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가설………………………………………………………………22
3.1.1 가설의 설정………………………………………………………22
3.1.2 연구 모형…………………………………………………………25
3.2 변수의 조작적 정의…………
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가설 검정과 추론: 83
라. 데이터 분석 및 시각화: 84
마. 빅데이터와 기계 학습: 85
바. 실험 계획법 85
사. 비모수 통계 86
아. 빅데이터와 머신러닝 86
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과
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가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 94
? 기출
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가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107
?
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가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
?
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가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과
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