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통계학이란 무엇인가? 2. 데이터 유형 3. 기초통계량 4. 그림분석(1) 5. 그림분석(2) 6. 점추정과 신뢰구간 7. 가설검정 8. 상관분석과 회귀분석 9. 분산분석
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어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점). 8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오(4점). 9. 다음은 빈칸에 알맞은 용어는? (2점) 10. 참고자료
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어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점). 8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오(4점). 9. 다음은 빈칸에 알맞은 용어는? (2점) 10. 참고자료
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데이터베이스(Core database)를 5가지 이상 제시하시오. (5점) 2. 순수실험연구의 조건 세가지를 제시하고, 각각에 대해 구체적인 연구에서의 적용을 예로 들어 설명하시오. (10점) 3. 다음의 용어를 설명하고, 아래 <가설 예>에서 해당되는 부
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데이터를 얻었다. (1) 치료제 투약 여부와 입원 여부가 관련이 있다고 할 수 있는지 가설검정을 수행하려고 한다. 적절한 귀무가설과 대립가설은 무엇인가? (3점) (2) (1)번의 가설을 검정하고 p-값을 구하시오. (4점) (3) (2)번의 결과를 이용하
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논문 16건

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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데이터를 근거로 하기 때문에 무엇보다 회수율이 중요하나, 회수율이 높지 않은 것으로 보아 공인회계사라는 특수성 때문에 회수율이 높지 않다고 추정해 본다. 따라서 향후 연구를 할 경우에는 한국공인회계사회의 IT교육계획을 검토하고
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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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데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7 1. 데이터마이닝의 개요 7 2. 연구방법 9 (1) 자료의 구성 10 (2) 실험데이터의 기초 분석 10 3. 변수선정 11 (1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12 (2) 입력변수 특성 13 4. 신경망 모형의 구성 17 5. 실
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데이터 결과가 나왔어도 이를 해석하는 능력이 많이 부족하다는 것이다. 따라서 앞으로 조사 설계를 통하여 설문지를 작성하고 그 설문지를 가지고 설문조사를 실시할 때 표본의 정확한 선정이 필요하며 가설을 검증하고 그 가설에 대한 데
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  • 발행일 2008.04.29
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취업자료 32건

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: 34 데이터 분석 및 시각화: 35 빅데이터와 기계 학습: 36 실험 계획법 36 비모수 통계 37 빅데이터와 머신러닝 37 데이터 분석 도구와 소프트웨어 38 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40 ? 교육
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가설 검정과 추론: 26 데이터 분석 및 시각화: 26 빅데이터와 기계 학습: 27 실험 계획법 28 비모수 통계 28 빅데이터와 머신러닝 29 데이터 분석 도구와 소프트웨어 29 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 32 ? 미디
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