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4.6
<데이터문>
data sas;
do id=1 to 8;
input methodA methodB;
output;
end;
cards;
3.8 3.9
3.4 3.9
3.2 4.3
4.0 3.7
3.8 4.5
4.1 4.9
2.9 4.3
5.0 5.1
;
run;
PROC PRINT;
RUN;
data a;
do id=1 to 8;
do method = \'A\', \'B\';
input x;
output;
end;
end;
cards;
3.8
3.9
3.4
3.9
3.2
4.3
4.0
3.7
3.8
4.5
4
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sas 프로그램 실행 결과의 유의확률은 0.22222로 유의수준=0.05 < 유의확률=0.22222로 기각역에 속하지 않으므로 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 없다. 따라서 약 A와 약 B의 부작용 비율은 같다고 할 수 있다.
data ex8_11;
p1=11; n1=50;
p2=8; n2=50;
p
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qrt(income);
round0=round(sq_income,0.01);
run;
2번째 위의 자료를 남녀별로 분류하여 출력하는 sas프로그램 작성
data ex6_2;
set ex3_2;
sq_income=sqrt(income);
round0=round(sq_income,0.01);
run;
proc sort data=ex6_2;
by gender;
run;
proc print data=ex6_2 label;
by gender;
run;
문제 6.3
data ex6
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습지도\';
label q2m=\'학급경영\';
label q3m=\'업무수행\';
format gender f_gender. age f_age. residence f_residence. ;
title \'VBAR / DISCRETE TYPE options\';
proc gchart data=save.ds;
vbar age / discrete type=cpct;
run;
문제7.2
[예.7-1-1.sas]에서 생성한 영구 데이터셋 save.ds의 q2m 변수에
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sas 프로그램 실행 결과의 유의확률은 0.0049로 유의수준=0.05 > 유의확률=0.0049로 기각역에 속하므로 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 있다. 따라서 범죄의 종류와 발생지역 사이에 관계가 있다고 할 수 있다.
sas의 cinv()함수를 이용하여
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습 지도안 …………………………………………………… 11
Ⅵ. 첨부자료
1. 학습지 …………………………………………………………………………………… 15
2. PPT 자료 …………………………………………………………………
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4장 선진 외국의 부동산정책 사례
제1절 미 국
제2절 영 국
제3절 독 일
제4절 일 본
제5절 우리나라 부동산정책에 주는 시사점
제5장 부동산 정책의 문제점 및 개선방안
제1절 부동산 정책의 문제점
제2절 부동산 정책의 개선방안
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습합니다. 이후 실제 프로젝트에 적용해 보면서 반복 연습을 통해 익숙해지도록 합니다. 또한 관련 커뮤니티나 스터디 그룹에 참여해 다른 사용자들의 경험과 팁을 공유받고, 문제 발생 시 적극적으로 질문하며 해결하는 태도를 취합니다. 이
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