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확률의 개념
Ⅲ. 확률의 오개념
Ⅳ. 확률의 기원
Ⅴ. 확률의 중요성
Ⅵ. 생활 속의 확률
1. 생활 속의 확률 적용 사례 1 - ‘적어도’
2. 생활 속의 확률 적용 사례 2 - 확률적 수형도
3. 생활 속의 확률 적용 사례 3 - 기댓값
4. 생활 속의
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오개념은 주관적인 신념에 기인하는 특성이기 때문에 쉽게 수정되기 어렵다. 따라서, 형식적인 확률 계산법을 가르치는 교육에서 확률적 사고와 토론, 논의를 통한 오개념과 판단전략을 스스로 깨우치게 하는 것이 무엇보다 중요하다.
4. 확
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속성을 반영하여 하나의 숫자로 표현하는 것으로, 가장 대표적인 것으로는 평균, 중위수, 최빈값 등을 들 수 있음
⑤ 또 다른 데이터 속성 표현 지표로는 산포도라는 개념이 있음
⑥ 이는 문자 그대로 퍼짐의 정도를 나타내는 지표를 의미함
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속성을 반영하여 하나의 숫자로 표현하는 것으로, 가장 대표적인 것으로는 평균, 중위수, 최빈값 등을 들 수 있음
⑤ 또 다른 데이터 속성 표현 지표로는 산포도라는 개념이 있음
⑥ 이는 문자 그대로 퍼짐의 정도를 나타내는 지표를 의미함
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개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상 작성하시오.
<목 차>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 경영과학의 개념
1) 정의와 역사
2) 특징
3) 주요단계
4) 연구모형
2. 몬테카를로 시뮬레이션
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확률에 관한 그들의 비형식적 관념을 토론하는데 필요한 언어를 개발한다.
(9~12학년)
확률은 대부분의 사람들의 직관에 반하는 것이다. 확률적 추론은 학생들이 그 개념을 능숙하게 하기 위하여 확실하게 전달될 필요가 있다. 학생들은 시뮬
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(1-{2}over{365}) (1-{3}over{365}) ··· (1-{49}over{365}) = 0.029
(2.9％)
생일 같은 학생이 있을 확률은 97%가 넘는다. 1. 확률의 기원
2. 확률의 역사적 배경
3. 확률 수학자
4. 확률의 정의
5. 확률 발달의 장애 요인
6. 생활 속의 확률
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개념
2. 몬테카를로 시뮬레이션의 역사
3. 몬테카를로 시뮬레이션의 적용가능 분야
1) 교수 학습 방법
2) 리스크 관리 프로세스
3) 방사선 차폐 및 방사선 방호
4) 사회 과학 분야
4. 이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예
1) 리스크
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값(median)
5) 사분위수(Quartile)
Ⅹ. 통계학의 방법
1. 기술을 위한 통계적 방법
1) 집중경향
2) 변산도
3) 상관관계
4) 정상분포(정규분포)
2. 추리를 위한 통계적 방법
1) 표본분포와 표준오차
2) 평균치의 표준편차와 표준오차
3) 가설검증
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개념
2. 몬테카를로 시뮬레이션의 적용가능 분야
3. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 시설대안 평가의 수치적 예
1) 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 예측 시스템
2) 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 리스크 관리 프로세스
3) 몬테카를로
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