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평균과 자기상관함수 ··············· 3
(2) 신호 표본값의 예측 ················ 4
(3) 최소 평균제곱오차 ················· 6
2. 선형 추정기의 설계 ················· 7
1) 확률 밀도 함수의 Plot ·········
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.즉, 작업자의 평균 생산성이 5일 동안에 서로 다름을 입증할 수 없다.
분포 : 두 정규모집단의 분산을 비교하거나 분산분석 등에 사용
정의 : , ; 과 는 독립
⇒ ; 자유도(, )인 분포
자유도에 따른 분포의 밀도함수 변화
일 때
일 때
일 때
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평균편차 제곱오차평균
82. 워크샘플링에 관한 설명중 틀린 것은?
관찰항목은 두 가지 이상이라도 무방하다.
표준시간설정에 이용할 경우 레이팅이 불필요하다.
장사이클 작업에 적용가능하다.
비반복 작업에 적용가능하다
83. 작업순서 결정
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오차의 크기 분포에서 유래
* 확률변수 X ~ N(µ, σ2) : 평균 = µ, 표준편차 = σ 인 정규분포
* 종모양, 좌우 대칭
* 확률밀도함수(부피=1), 평균 및 분산 정규분포(Normal distribution)
카이제곱분포( -distribution)
t 분포(t -distribution)
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밀도함수가 f(x)다면, X의 기댓값 E(X)는
E(X)=xf(x) dx
분산: 분포의 특징을 측정하는 모수. 확률분포의 흩어진 정도를 측정하는 것으로, 평균이 같은 경우에도 크깅 따라 분포모양이 다름.
확률변수 X의 분산은 E(X)=μ라 할때, X와 μ의 편차의 제곱,
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