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다이어트 실태조사 (다이어트 조사목적, 다이어트 세부목표, 다이어트 가설설정, 다이어트 조사방법, 다이어트 분석결과, 다이어트 교차분석, 다이어트 카이스퀘어, 다이어트 T-TEST, 다이어트 가설검정)
서론-1 조사목적
활동량이 떨어지
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lue)은 0.215이다.
(4) 유의수준 5%에서 가설검정의 결론은 무엇인가? (2점)
유의확률이 0.215로 유의수준 5%(0.05)보다 크므로 다이어트 보조제 복용 전후의 체중 차이가 없다는 귀무가설을 기각할 수 없다. 즉, 다이어트 보조제 복용 후 체중 감량 효
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검정하는 문제를 쌍체비교(paired comparison)라 한다.
SPSS => 통계분석 => 평균비교 => 대응표본 t 검정 => 대응변수지정
결과 => 유의확률 <
alpha`
이면 귀무가설 기각 1. 구간추정
1-1. 모평균의 추정
1.2 두집단의 평균차이 추정
1.3
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다이어트 선언 ‘디마케팅’ 김민주 지음-
김지모(2004) / 소비중독 시대의 TV 홈쇼핑, 환경과 생명
양윤·정미경(1999) / CATV 홈쇼핑에서의 지각된 위험과 소비자 특성, 광고학연구 제10권
LG경제연구원(2000) / TV홈쇼핑의 현황과 정책 방향, LG경제연
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검정으로 p〉.025로 성별에 따라 패스트푸드점을 이용하는 것이 다르게 나타남으로써 연구가설을 허용하게 되었다.
이것은 한식점에 대한 키이제곱 검정으로 p〉.043 으로 성별에 따라 한식점을 이용한느 r서이 다르게 나타남으로써 연구가설
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가설검정(민영사, 1999)
8. 오택섭, 최현철 : 사회과학 데이터 분석법(나남출판사, 2003)
9. 박광배 : 변량분석과 회귀분석(학지사 2003.4)
10. http://blog.naver.com/kbluewin.do?Redirect=Log&logNo=60003105392
11. http://www.niceshot.co.kr/niceshot/cs/csp9.htm
12. http://plaza2.snut.a
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시간의 요구정도에 대한 가설검정은 범용감사소프트웨어의 활용 수준이 낮을수록, 전산감사 교육에 대한 중요성의 인식 수준이 높을수록, 대학(원)이 아닌 다른 교육기관에서 교육을 받은 경우일수록 2년차 전산감사 교육시간에 대한 요구정
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글 1
나. 가설설정 및 검정의 순서와 방법 1
다. 귀무가설과 대립가설을 세운다. 1
1) 정보수집에 대한 이론적 가설 3
2) 계약협상에 대한 이론적 가설 4
3) 계약이행에 대한 이론적 가설 6
4) ETS(Electronic Trading System) 가설 8
라. 참고문헌 9
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가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계
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가설 검정과 추론: 83
라. 데이터 분석 및 시각화: 84
마. 빅데이터와 기계 학습: 85
바. 실험 계획법 85
사. 비모수 통계 86
아. 빅데이터와 머신러닝 86
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과
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가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 94
? 기출
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가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107
?
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가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 136
?
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가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과
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