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해석: 서울시 유동인구조사 사례. 한국조사연구학회.
김형관, 유진은(2020). ICILS 2018 컴퓨터정보 소양 예측 변수 탐색: glmmLasso를 통한 다층모형에서의 변수 선택. 교육과학연구. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 기계학습(Machine Learning)이란
1) 기계
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통계치들의 표준편차
사례가 많을수록 표준오차는 줄어들고, 표준편차가 클수록 표준오차는 커지는 경향이 있음.
모수치의 추정방법
평균치의 표준오차
n = 사례수
= 표본의 표준편차
신뢰수준과 평균치의 신뢰한계
신뢰도 수준별 평균치의
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통계학』, 다산출판사, 2019.
장대흥, 『사회통계분석론』, 나남, 2017.
정창훈, 『확률과 통계』, 경문사, 2021. 목차
1. 서론
2. 확률분포의 개념과 의의
3. 사회문제 관련 자료의 확률분포 유형
4. 경영활동에서 나타나는 자료의 확률분포 패
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수학적인 방정식이다. 이 방정식으로 다양한 수학적인 전개와 추가적인 정보를 추론할수있으며, 실험곡선식을 얻는 가장 합리적인 방법은 최소 제곱법이다.
최소제곱법에 의한 곡선맞춤(curve fitting)의 기준은 간단하며 직접적으로 통계적인
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지수 등 경제 관련내용 등이 통계 수치와 함께 제시되는데, 이렇게 우리의 생활은 통계와 밀접한 관계를 맺고 있기 때문에 통계에 대한 정확한 지식을 가져야 하며 통계적 수치와 결과를 올바로 분석할 수 있는 안목을 기를 필요가 있다.
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수학, 특히 미분방정식에서 RME이론의 적용가능성을 제시하고자 하는 개발연구로서 미분방정식 학습에서 학생들의 사고과정과 사고방법의 기초를 세우고 정련시키기 위한 교육과정과 교수설계의 아이디어를 제공하고자 한다. 이 개발연구는
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수학적 개념이나 문제를 풀 수 있는 방법을 알고 있는 것만이 아닌 실제로 문제를 해결하고, 추상화하고, 발명하고, 증명할 때 비로소 수학을 행하는 것으로 보고 있다. 제 7차 수학 교육과정을 성공적으로 이끌기 위해서 수학 교실은 수학이
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수학적 배경과 패러독스
(1) 확률 개념의 수학적 배경
(2)확률의 형식적 사고에 따른 패러독스와 궤변
(3) 패러독스와 궤변의 교육적 이용
Ⅲ. 확률 개념의 이해
(1)확률 개념의 특성과 확률 학습-지도
(2) 확률적 사고와 확률 직관
(3)확률적 사고
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수학(Algebra)
1) 대수적 구조론(Algebraic Structures)
2) 표현론(Representation Theory)
3) 정수론(Number Theory)
4) 대수기하학과 가환대수(Algebraic Geometry and Commutative Algebra)
5) 응용대수학(Applied Algebra)
2. 해석학(Analysis)
1) 복소해석학(Complex Analysis)
2) 함수
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방법
(1) 암송
(2) 연상법
2) 효과적인 기억전략
(1) 처리용량을 줄이기
(2) 범주화
(3) 교과서 기억방법 - PQ4R
3) 스스로 학습법 - 5배 더 빨리, 더 잘, 더 쉽게 배우는 20단계
4) 과목별 특성에 따른 공부 방법
(1) 국어
(2) 영어
(3) 수학
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