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모형화 시키는 통계적 기법으로서, 경제, 경영, 교육, 정치 등의 사회과학 그리고 물리, 화학, 생물, 공학, 농학, 의학 등 자연과학의 거의 모든 분야에서 널리 응용되고 있다. 즉, 변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 수학적 모형(
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제1장 데이터와 통계학
제2장 데이터 수치 요약
제3장 확률과 확률변수
제4장 확률분포와 표본분포
제5장 통계적 추정
제6장 통계적 가설검정
제7장 통계적 비교
제8장 통계모형:상관분석과 회귀분석
제9장 범주형 데이터의 분석
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통계모형에 근거를 두고 있고,
또 그 통계모형은 확률샘플링이론(정규분포 및 중심극한정리)에 바탕을 두고 있음
※ 확률샘플링이론 : 한 모집단에서 무수히 많은 표본들을 무작위로 추출한다면
표본값들의 샘플링분포는 모수를 중심으로
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통계 활용
1. 서술통계과 추론통계를 설명할 수 있다.
2. 데이터 출처의 질을 평가할 수 있다.
제 7절 인구현상의 이해
1. 인구의 종류와 인구이론을 설명할 수 있다.
2. 인구통계자료를 설명할 수 있다.
3. 인구구조의 유형별 특징을 설명할
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통계와 계량행정학
1. 객관적 합리적 행정
2. 민주적인 행정의 확립
3. 실증주의적 방법에 의한 정보의 생산과 그 이해
4. 전문관리인의 양성을 위한 훈련의 필수적인 분야
Ⅴ. 통계와 무응답자료처리모형
1. 무응답자료의 단순활용법
1)
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통계치의 정확성을 기하기 위해 사후검증의의 한가지인 Duncun의 사후검증법을 사용하였다.
논문③의 경우, ANOVA분석을 통해 BCC모형을 이용한 경제효율성을 분산분석(ANOVA)한 논문이다. 분산분석은 두개 이상의 모집단(독립변인) 평균간의 차
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통계적으로 유의하다. R2값은 0.046으로써, 종속변수인 유행 지향적 소비성향의 4.6%가 표본회귀선에 적합한 것으로 독립변수에 의하여 설명되는 변량을 의미한다. 한편 F통계량은 1.27이며, 통계적으로 유의하지 않게 나타난다. 즉, 이 회귀모형
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모형
제1절 지역혁신체제의 기본모형의 핵심 요소
제2절 지역혁신체제 구축의 기본방향
제3절 지역혁신체제 구축모형 유형분류
제4장 대구･경북 지역산업혁신 및 지원체제 현황
제1절 대구･경북지역 산업현황
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모형
제 1절 분석적 계층화(AHP) 절차의 이해
1. AHP의 배경적 이해
2. AHP의 실제 적용 사례
3. AHP 기법의 기본 개념
4. AHP 기법의 기본 절차
제 2절 정보통신산업 기술부문별 적정 R&D 투자배분 결정
제 3절 정보통신 투자배분
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통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
4) 소음 모형 개발결과 종합
도출되어진 모형을 종합하여 살펴보면 다음과 같다. 유형 1의 모형설명력이 가장 높으며 다음으로 유형 3, 유형 2 순으로 나타났다.
모든 유형의 설명변수는 통계적으로 유의
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통한 새로운 분석 방법 개발에 관심이 많습니다. 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 통계적 관점에서 이해하고 적용하여 예측 모형과 분류 문제를 해결하는 연구에 참여할 계획입니다. 이를 위해 컴퓨터 과학과 수학 관련 심화 과목도 이수하며,
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모형 개발과 같은 최신 트렌드에도 관심을 갖고, 이를 실제 교육 현장에 효과적으로 접목시키는 방법을 연구하고자 하는 바입니다.
중장기적 플랜으로는 대학이나 연구기관에서 강의 및 연구를 병행하며, 교육통계학 분야의 후학을 양성하는
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통계 분석, 상관분석을 수행하고 간단한 회귀 모형을 세워보았었는데 이 과정에서 단순히 분석 결과를 도출하는 것보다, 데이터를 정제하고 시각화하며 결과를 해석하고 설명하는 과정의 중요성을 절실히 깨달았던 것이었습니다.
이러한 경
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고 보건정책 현황 운영지원을 위한 시스템적 연구활동을 지속적으로 해내보이고 싶습니다. 더불어 타 기관들과 협약이 된 통계정보의 경로모형과 개발정보를 제공할 수 있는 정보시스템을 구축할 수 있는 신 기술분야의 최신 연구기법들을
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모의 사회경제적 지위, 진로 인식 등을 변수로 하여 회귀분석 및 구조방정식 모형을 활용한 통계 분석을 실시할 계획입니다. 또한 심층 인터뷰를 병행하여 양적·질적 자료를 통합적으로 분석하는 혼합방법연구(mixed methods)를 통해 보다 입체
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