|
통계적 추론>
1. 통계적 추론의 이해
표본을 근거로해서 가능한 한 정확하게 모수를 측정하는 통계학의 분야가 추리통계학이다.
1) 점 수정 : 확률 표본의 정보를 이용하여 모수에 대한 특정 값을 지정하는하는 것을 말하는데, 추정량이란 표
|
|
|
1. 계량치의 검정
[1] 모평균의 검정(모평균 가설검정)
(1) 모표준편차기지: Z분포이용
(2) 모표준편차미지: t분포이용
[2] 모평균차의 검정(두 모평균의 가설검정)
(1) 모표준편차기지: 두 독립표본의 평균비교→표준정규분포이용
(2) 모표
|
|
|
통계적 추론에 따른 오류들을 바로 잡을 수 있는 계기가 되었다. 그리고 가장 놀라웠던 점은 심리학에 관한 자료를 찾으면서 특정분야가 아닌 자연과학 전반에서 심리학적 근거를 찾을 수 있었다는 것이다. 나 개인적으로는 이제 심리학은 사
|
|
|
통계적 추론의 개념적 기초 문제, 한국심리학회 1989년도 연차학술대회발표논문 초록, 39-44
◇ 정청희·김병준 공저 (2000), 스포츠심리학의 이해, 도서출판 금강,
◇ 황상민, 한규석(1999), 사이버 공간의 심리, 인간적 정보화 사회를 향해서, 서울,
|
|
|
통계적 사고의 의미와 교육 대니 벤 즈비, 조안 가필드 저 | 이경화 외 2명 역 | 경문사 | 2010.04.05
의미구조의 표상과 실현 이정민(교수), 남승호(교수) 외 3명 저 | 소화 | 2013.10.05 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
의미추론의 오류들
1. 개인화의 오류정
|
|
 |
통계적으로 구분할 수 없는, 1.58%이다. (두 표본 t-테스트의 p-값은 0.37이다). 이런 결과는 추론 혜택 일자들에 근거한 거래 규칙과 관련된 수익 기회들이 본 표본 기간의 후기에서 감소되지 않고 있다고 제시한다. 이런 비정상적인 수익률이 미
|
|
 |
통계적 추론 방법, 기계학습 모델의 통계적 해석, 베이즈적 접근을 통한 복잡한 데이터 문제 해결 등을 주제로 연구를 진행하고, 주요 국제 학술지에 연구 결과를 게재하는 것을 목표로 삼고 있다.
박사과정 이후에는 대학이나 연구기관에서
|
|
 |
력을 키웠다. 이 과목을 통해 수학적 모델이 실제 컴퓨터 상에서 어떻게 작동하는지 구체적으로 이해할 수 있었다.
또한 '통계적 추론' 과목을 통해 데이터 분석 기법을 학습하고, 금융 데이터에 대한 통계적 모델링 감각을 키웠다. 이는 리스
|
|
 |
. 통계학의 기초는 데이터 분석에 있어 매우 중요한 부분이므로, 이를 잘 이해하는 것이 학업의 시작점이라 생각합니다. 확률론, 통계적 추론과 같은 기초 과목들을 ..(중략) 1.지원동기
2.관심분야
3.학업계획
4. 졸업 후 진로계획
|
|
 |
추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 109
? 석박사학위
|
|
메뉴펼치기
