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확률을 알려줌. → 면적은 확률밀도(probability density)
분포: 분포의 정규성 여부는 무작위 표집을 전제로 함.
5. 가설
1) 가설의 개념, 조건, 종류 김병진, 앞의 책, pp. 54-58.
(1) 개념
- 가설이론 보통 둘 이상의 변수 또는 현상 간의 관계를 설명하는
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확률밀도(probability density)가 평균에서 제일 높으므로 평균, 중앙값 및 최빈값은 같은 점에 위치.
P(µ-1σ ≤ X ≤ µ+1σ)=0.68
P(µ-2σ ≤ X ≤ µ+2σ)=0.95
P(µ-3σ ≤ X ≤ µ+3σ)=0.99 1.목
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확률밀도, μ : 모평균, σ : 표준편차
- 평균(mean value) : 분산의 중심점, ,
n : 모집단의 개수(모평균), 샘플의 개수(시료평균)
- 편차(deviation) : 임의의 측정값과 모평균값 간의 차,
* 잔차(residual) = 임의의 측정값 - 시료평균
- 평균편차(aver. dev.) :
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확률가중함수(probability)에 대하여 설명하고, 수업시간에 다룬 예시 이외에 전망이론과 확률가중함수로 설명할 수 있는 현상을 각각 한 가지씩 서술하라.
1-1. 전망이론(prospect theory)
1) 전망이론(prospect theory)의 정의
2) 예시를 통해 설명할 수
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확률가중함수(probability)에 대하여 설명하고, 수업시간에 다룬 예시 이외에 전망이론과 확률가중함수로 설명할 수 있는 현상을 각각 한 가지씩 서술하라.
1) 전망이론
2) 확률 민감도의 예시
3) 확률가중함수
4) 전망이론과 확률가중함
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확률가중함수(probability)에 대하여 설명하고, 수업시간에 다룬 예시 이외에 전망이론과 확률가중함수로 설명할 수 있는 현상을 각각 한 가지씩 서술하라. (15점)
1) 전망이론(prospect theory)
(1) 전망이론(prospect theory)
(2) 전망이론(prospect theory)을
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확률
1. 확률의 시작
2. 카르다노
3. 드 메레
4. 파스칼
Ⅴ. 수학과 함수
1. 함수의 근원 - 고대 바빌로니아 시대
2. 개념화된 함수의 도입 - 라이프니츠, 오일러
3. 함수 개념의 변화 - 코시, 디리클레
4. 종속에 관련된 함수의 예
1) 모든 요
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확률가중함수(probability)에 대하여 설명하고, 수업시간에 다룬 예시 이외에 전망이론과 확률가중함수로 설명할 수 있는 현상을 각각 한 가지씩 서술하라.
2. 동기적 편향(motivational bias)이 다른 어림법 또는 편향과 어떻게 구분되는지 서술하고,
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확률적 생산경계함수의 추정을 통한 지역제조업의 총요소생산성 분석, 산업연구원
◎ 이태욱, 성배영(1976), 주문생산물의 생산 비용함수, 한국경제학회
◎ 이상화(2011), 여성과 환경에 대한 여성주의 지식생산에 있어 서구 에코페미니즘의 적
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Hole에 채운 표준사의 무게 및 부피
각각 시험전의 ‘시험기+표준사’ 및 ‘시험기+남은 모래’ 무게
각각 Test Hole에서 파낸 ‘습윤토’ 무게 및 현장에서 측정한 함수비
각각 실내다짐의 최대 건조밀도 및 상대 다짐도
4. Data sheet 작성
⑴ 사용
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