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포아송, 정규, 지수분포 등에 대한 검정)
●이차원 분할표
독립성검정
동질성검정
Ⅴ. 공업통계학의 회귀분석
1. 단순회귀분석
단순회귀모형 : 독립변수 x와 종속변수 y사이의 관계를 식으로 나타낸 것을 회귀식이라 하고 회귀식의 형태를 일
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, F분포는 실험계획법, 회귀분석에서 분산분석(표)을 하는데 사용합니다.
참고로 초기하, 이항, 포아송, 정규분포는 확률을 주로 계산할 때 사용하고 정규분포(표준정규분포), t분포, 카이제곱분포, F분포는 검정할 때 주로 사용합니다.
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분석하여 기업의 성과와 사회적 영향력을 확률분포를 통해 파악할 수 있는데, 예를 들어 기부금이 일정 범위 내에서 정규분포를 따르거나 자원봉사 시간 분포가 포아송 분포를 따른다는 점은 통계적 분석을 가능하게 한다. 따라서 기업과 단
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정확성을 높이는 데 기여할 수 있다. 따라서 Cs-137 데이터를 통한 종합적이고 관찰적인 분석이 중요하다.
(3) 포아송과 가우시안 분포의 표준편차 비교
포아송 분포와 가우시안 분포는 통계학에서 매우 중요한 두 가지 확률 분포로, 각각의 표
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분석은 다양한 분야에서의 문제 해결에 기여하며, 실질적인 의사결정을 지원하는 중요한 도구가 된다. 1. 서론
2. 이산확률분포의 정의
3. 이항분포의 주요 특징
4. 포아송 분포의 특성과 응용
5. 초기하분포의 독특한 속성
6. 이
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회귀모형이, 평균이상의 교통사고율을 나타내는 구간에서는 포아송 회귀모형의 예측력이 높았으며, CART분석모형은 교통사고율의 크기와 상관없이 우수한 예측력을 보였으며 도로기하구조별로 표준교통사고율을 제시하기 때문에 설계지침(D
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1. 서 론*
1.1. 연구의 배경 및 목적
의학기술의 발전에 의해 인간의 평균 수명이 늘어나면서 우리나라도 고령화 사회에 접어들고 있다.
통계청 자료에 의하면, 국내 고령인구 비중은 1980년 3.8%에 불과했던 것이 2018년에 14%를 점유할 것으로 예
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회귀식의 전체설명력인 R2값의 차이도 나타나지 않고 있다. 따라서 성×성역할태도라는 독립변수는 대인관계 문제에 영향을 주지 않는 것으로 볼 수 있다.
- 회귀분석을 할 때, 독립변수 중에 명목변수나 서열변수가 있을 때 그 변수를 더미변
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회귀모형 및 방법론의 기초이론 29
1. 분산분석 29
2. 다중회귀분석 33
제6절 선행연구 동향 36
제3장 기초분석 37
제1절 분석자료 37
1. 연구대상지 37
2. 자료의 수집 38
3. 공시지가 및 변동사항 40
4. 공시지가 현실
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분석틀 5
3.3 연구대상 및 범위 선정 5
3.4 자료 수집 및 분석방법 5
4. 조사결과분석 6
4.1 신뢰도 6
4.2 설문 응답자의 일반적인 특성 6
4.3 수학 수준별 수업의 다중회귀분석결과 7
4.3.1 수학 기초반의 다중회귀분석결과 7
4.3.2 수학 기초반의
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분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황, 대차대조표, 손익계산서, 현금흐름표, 주요재무진단, 신용모니터링, 법정관리/화의, 소송계류정보 등 포함)
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(주)경송산업개발에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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분석 프로젝트를 수행하며 1,200건 이상의 데이터를 수집, 정제, 분석하는 경험을 쌓았습니다. 특히, 판매 데이터 분석을 통해 고객 이탈률이 15% 증가했을 때 어떤 요인들이 영향을 미치는지 고도화된 분석 기법인 로지스틱 회귀와 의사결정 트
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활용하여 회귀분석, 군집분석, 의사결정 나무 등의 기법도 적용해보았으며, 분석 보고서 작성 시에 중요한 데이터 통찰력을 제공하는 데 큰 역할을 해왔습니다. 이 외에도, 데이터 분석 과정에서 사용하는 도구들에 대해 지속적으로 학습하며
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분석 역량을 통해 고객 맞춤형 금융 솔루션을 제공하고자 NH투자증권에 지원하게 되었습니다. 3년간 금융 데이터 분석 프로젝트를 수행하며 실제 금융 시장 데이터를 활용해 수익률 예측 모델을 개발하였으며, 이 과정에서 회귀분석과 시계열
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분석하며 설문 설계부터 데이터 수집, 분석, 보고서 작성까지 전 과정을 담당하였습니다. 이 과정에서 SPSS와 R 프로그램을 활용하여 복합군집분석, 교차분석, 회귀분석 등을 수행하였고, 분석결과를 바탕으로 정책 제안서를 작성하여 담당 교
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분석하여 특정 상품 구매율을 15% 향상시키는 전략을 도출하였으며, 이 과정에서 R과 Python을 활용한 데이터 전처리, 군집분석, 회귀분석 기법을 통해 실제 매출이 20억 원 이상 증가하는 성과를 이뤄냈습니다. 이러한 경험은 복잡한 데이터를
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