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설계와 해석: 61
4. 오류와 불확실성 다루기: 61
5. 다양한 분야와의 융합: 61
6. 정보의 해석과 의사 소통: 62
7. 진실을 파악하는 도구: 62
가. 기초 이론과 개념: 62
나. 회귀 분석 및 모델링: 63
다. 가설 검정과 추론: 64
라. 데이터 분석 및 시각
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- 직종구분 기타
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설계와 해석: 119
4. 오류와 불확실성 다루기: 119
5. 다양한 분야와의 융합: 120
6. 정보의 해석과 의사 소통: 120
7. 진실을 파악하는 도구: 120
다. 기초 이론과 개념: 121
라. 회귀 분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석
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의의 32
5. 연구 일정 32
6. 결론 32
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 33
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 34
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 35
빅데이터와 기계 학습: 36
실험 계획법 36
비모수 통계 37
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회귀모형을 설계했습니다. 특히 외부 변수(가정 배경, 교사 ICT 역량 등)의 영향도 고려해 보완지표를 설정하고, 다중회귀모형의 설명력을 향상시켰습니다.
그 결과, 디지털 기기 보급률과 인터넷 인프라보다는 교사의 ICT 활용역량이 성과에
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회귀 분석, 이상치 탐지 등 머신러닝 기법을 학습해 실험 결과 예측 모델을 구현한 바 있어, 향후 공정 최적화 자동화 시스템 구축에도 기여할 수 있습니다.
삼성전자 DS부문의 반도체공정기술 직무는 단순한 제조 설계가 아니라, 산업의 한계
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- 등록일 2025.03.31
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