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gARIMA모형이 대체로 ARIMA모형에 비하여 탁월한 것으로 나타났다. 예로서 최근 3년간의 예측오차절대평균과 AIC는 모두 RegARIMA모형이 ARIMA모형보다 적게 나타나 RegARIMA모형의 예측력이 유의하다고 평가된다. 또한 ARIMA의 표준모형과 RegARIMA모형을
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모형
Ⅴ. 산업생산의 통계
1. 명절 및 조업일수에 의한 사전조정
2. RegARIMA를 이용한 이상치 및 구조변화 조정
3. RegARIMA 예측모형의 선택 문제
4. 계절 및 핸더슨이동평균기간 선택 문제
5. X-12-ARIMA방법의 안정성 검토
Ⅵ. 산업생산의 자
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예측우수성이 보다 더 효율적 이라는 것을 검증해 보기 위한 것이다.
위의 결과에서 볼 수 있듯이 재무정보를 등급별로 신용평점화 하지 않고 원재무정보를 그대로 학습시켜 구축된 모형을 동일한 검증표본에 검증해 본 결과 17개의 기업중
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예측 모형을 기반으로 급성질환과 만성질환 대상자를 각 1명씩(총 2명) 선정하여 사례를 조사하고 앤더슨의 의료이용 예측 모형을 적용하여 비교분석 하였다. 의료이용 예측모형은 성향요인, 촉진요인, 의료요구요인의 세 가지 요인으로 구성
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예측모형은 의료서비스 이용의 과정적 설명의 충분한 접근 없이 결과론적인 접근만을 하고 있다. 위의 두 사례자도 개인의 성향에 따른 결과론일 뿐이라고 생각한다. 즉 앤더슨의 의료이용모형에 따라 의료이용이 일어나는지에 대한 답을 구
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지금까지 교통사고가 유발요인의 상호작용으로 인하여 발생한다는 기본가정 하에 도로환경(도로기하구조)요인과 교통사고간의 관계를 규명하기 위하여, CART분석을 이용하여 전국의 4차로 국도를 대상으로 교통사고예측모형을 개발하고, 이
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예측할 수 있을 것이고, 상관관계를 알 수 있었다.
즉, 이 연구를 통해 제주를 방문하는 관광객 수를 예측하는데 개선된 예측모형을 구축할 수 있었다. 또한 제주도의 관광명소인 성산일출봉과 한라산의 관광객 예측을 추가로 함으로써 제주
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예측 및 교통안전기본계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있도록 연구자의 관심이 요구되어진다.
참고문헌
1. 권기동(1993), “서울시 교통사고 예측모형의 개발에 관한 연구”. 홍익대학교 환경대학원 석사 학위논문.
2. 경찰청, 2009 교통
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예측식을 만들지 않고도 쉽게 효과분석이 가능할 것이다.
본 연구에서 시간적, 공간적 한계로 다음과 같은 향후 연구 과제를 남기고자 한다.
첫째, 사고건수에 대한 예측모형의 개발을 바탕으로 보다 이해하기 쉬운 효과분석 모형 도출이 필
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모형(2004년) 모두 2004년도부터 시작했음으로 동일한 경제적 의존도 2.52가 산출된다. 기반승수모형(2009년)의 경우에는 2.50로 약간의 차이가 존재하지만, 큰 차이는 아니다. 전체인구수 예측결과에서 기반승수모형(2004년)은 17,532,318명, 기반승수
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예측하고, 기업의 의사결정에 기여할 수 있는 분석 프레임워크를 제시하고자 합니다.
● 관심 연구분야
소비자 행동 분석, 디지털 마케팅, 플랫폼 비즈니스 전략, 머신러닝 기반 예측모형, 데이터 기반 의사결정, 고객 생애가치(LTV), 고객관계
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예측 모형을 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상을 수상했던 경험이 있습니다. R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수를 바탕으로 비규칙적으로 SNS상에 업로드되는 사람들의 의견을 수집하고, 나이브 베이즈 분류기를 통해 감정에 대한
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예측 모형을 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상을 수상했던 경험이 있습니다. R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수를 바탕으로 비규칙적으로 SNS상에 업로드되는 사람들의 의견을 수집하고, 나이브 베이즈 분류기를 통해 감정에 대한
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예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다. 1. 회사 및 해당직무에 지원하게 된 동기와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 중장기적 목표에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
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예측모형 개발과 같은 최신 트렌드에도 관심을 갖고, 이를 실제 교육 현장에 효과적으로 접목시키는 방법을 연구하고자 하는 바입니다.
중장기적 플랜으로는 대학이나 연구기관에서 강의 및 연구를 병행하며, 교육통계학 분야의 후학을 양성
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