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배경
3. 의료 AI 진단 결과의 통계적 모델링과 확률 분석
4. 의료·간호 직업과의 연계: AI 기반 진단 기술과 보건의료 진로 고찰
5. 결론 및 나의 진로 계획
6. 의료 AI 진단 정확도와 진로탐색 요약 보고서
7. 세특 작성 예시 (3개)
8. 참고문헌
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진로 융합 세특탐구보고서)
I. 탐구 동기와 목적
II. 기초 이론 탐색
III. 모델링과 수학적 표현
IV. 융합적 해석
V. 나의 진로 연계 및 느낀 점
Ⅵ. 탐구 결과 요약, 세특 작성 예시
1) 탐구 결과 요약
2) 세특 작성 예시
Ⅶ. 참고문헌
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률은 구간 아래의 면적으로 계산된다. PDF는 양수일 필요는 없지만, 적분한 값은 1이다.
Ⅲ. 결론
확률분포는 통계학에서 중요한 개념으로 사용된다. 통계학에서는 데이터를 수집하고 분석하여 확률분포를 통해 확률적인 패턴이나 관계를 파악
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확률통계 영역에 대한 연구”. 응용통계연구, Vol.18 No.1.
3) 장대흥. 2009. “기초통계학 교육 시 확률에 관한 몇 가지 유용한 사례들”. 응용통계연구, Vol.22 No.4. 1.
(1) 확률의 승법정리에서 종속사상과 독립사상의 개념을 설명하고,
(2) 이를
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통계학이란
2.통계적 방법(모평균과 표본)
3.기술통계학
4.추측통계학
5.통계적 문제 해결방법
6.통계학의 목적
7.기술통계, 자료를 요약하는 방법, 표본통계량
8.확률의 개념
9.확률이 통계학에서 필요한 이유
10.확률변수
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확률이 0.904으로 공분산 행렬이 동일하므로 가정에 문제가 없다.
- 귀무가설 : 처치집단간 평균값들의 vectors가 동일하다.
- 대립가설 : 처치집단간 평균값들의 vectors가 동일하다.
☞ 다변량 검정 결과 네가지 통계량이 모두 기각되었으므로 귀
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통계학과, (2005), 논문집
2) 박성현 외 2명, (2000), 한글 SPSS, 자유 아카데미
6. SAS 프로그램
proc ttest data=phone;
set work.phone;
class sex;
var design skill price event company famous as adv;
run;
proc glm data=phone;
class sex;
var s;
run;
proc glm data=phone;
class age;
model s=age;
mean ag
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통계분석_건국대학교병원
3) 보건복지부 암등록통계(통계청 승인통계 11744호 1. 서론
2. 관련연구
2.1 데이터 연구 툴
2.2 데이터 처리
2.2.1 나이
2.2.2 시간의 동향
2.2.3 종양 크기와 림프절 전이, 다른 장기 침범 여부의 상
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확률 값
< 표 9 > 정당지지도& 정치참여(투표참여) 『 목차 』
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 정치관심도
2. TV토론과 정치 참여
3. 인터넷과 정치참여
4. 사회적 요인과 정치참여
Ⅲ. 연구방법
1. 조사설
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통계청(2004), 「2004년도 경제활동인구 부가조사 자료」.
______(2005), 「2005년도 경제활동인구 부가조사 자료」.
______(2006), 「2006 통계로 보는 여성의 삶」.
______(2006/10/4), 「2005년 기준 광업0제조업통계조사 잠정결과」.
______(2006/10/24),「경제활
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통계학을 이중전공으로 하게 된다면, 먼저 기초 통계학 과목들을 철저히 학습하여 탄탄한 기초를 다지고자 합니다. 통계학의 기초는 데이터 분석에 있어 매우 중요한 부분이므로, 이를 잘 이해하는 것이 학업의 시작점이라 생각합니다. 확률
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확률론과 통계학 분야에서 독창적인 모델과 알고리즘을 개발하여 다양한 산업과 사회 문제에 적용하는 것입니다. 특히 빅데이터와 인공지능 기술과 접목해 정확하고 효율적인 예측 시스템을 구축하고자 합니다. 이를 통해 학문적 발전은 물
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는 실용적 전문성(Practical expertise)을 갖춘 복
합체 직업이 탄생한다는 것을 알게 되었습니다. 학교 수업시간에 윷가락들의 밑면을
이용한 기하학적 확률과 통계학적 확률 비교분석을 통한 ‘큰수의 법칙’을 발견 하였
으며 특히, 가장 효율
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데이터를 저장하는 노드와 연결정보를 가지는 포인터로 구성(head, tail)되어 있다, O(1), O(N):search 1. 자료구조
2. 딥러닝
3. 머신러닝
4. 선행대
5. 확률과 통계
6. 예상 자기소개서 / 면접 샘플 질문
7. 준비하며 느꼈던 점 및 드리고 싶은 말
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확률, 통계학, 선형대수학 등은 제가 머신러닝과 딥러닝을 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 과정을 통해, 단순히 알고리즘을 구현하는 것뿐만 아니라, 그 알고리즘의 수학적 배경을 이해하고 효율적으로 최적화할 수 있는 능력을 기
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