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통계학이란
2.통계적 방법(모평균과 표본)
3.기술통계학
4.추측통계학
5.통계적 문제 해결방법
6.통계학의 목적
7.기술통계, 자료를 요약하는 방법, 표본통계량
8.확률의 개념
9.확률이 통계학에서 필요한 이유
10.확률변수
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변수(ordinal variable)
3. 등간변수(interval variable)
4. 비율변수(ratio variable)
Ⅳ. 통계와 측정
1. 측정과 변수
2. 측정수준과 척도
1) 명목척도(nominal scale)
2) 서열척도(ordinal scale)
3) 등간척도(interval scale)
4) 비척도(ratio scale)
Ⅴ. 통계와 확률
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확률개념을 활용하여 이 모집단의 모수들에 대해 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 방법들을 모색하게 되는데 이러한 방법들을 연구하는 통계학분야를 말한다.
6.2 확률표본과 통계량
1. 확률표본(random sample)
- 확률변수들 이 독립이고, 이들
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통계학에서 두 변수간의 선형 연관성을 나타내는 도구인 공분산에 대해서 앞서 설명한 바와 같이 공분산은 다음과 같이 표현된다.
Cov(X,Y``) ~=~ E`(`X`- `mu_X `)( `Y`-`mu_Y `),
단,
mu_X =E`(X`),~mu_Y` = E`(Y`)
비록 공분산이 선형관계를 나타내준다 하여도,
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통계학의 이해 1
1. 통계학의 어원 1
2. 통계학의 정의 1
3. 통계학의 종류 1
제2장. 모집관과 표본 2
1. 모집단과 표본 3
2. 전수조사에 비해 표본조사를 하는 이유 및 장점 3
3. 비확률추출법과 확률추출법 4
4. 확률추
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변수들에 대한 신뢰도 분석결과
<표 1-2> 온라인 고객가치 측정변수들에 대한 신뢰도 분석결과
<표 1-3> 회귀분석결과요약
<표 1-4> 독립변수의 유의성 평가
<표 1-5> 회귀분석결과요약.
<표 2-1> 일반 자아개념의 요인분석 결과
<표 2-2> 기대의
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변수
Ⅳ. 분석
1. Pre- test 결과
2. 사회환경적 변인
3. 정치참여(투표참여)와 각 독립변수와의 분석
4. 사회환경적 변인과 정치참여(투표참여)와의 관계
1) 성별과 정치참여(투표참여)와의 관계
2) 연령과 정치
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확률변수의 결합과 변환 ---------------------------44
3. 정규분포 -----------------------------------------45
4. 신뢰수준 -----------------------------------------46
제2절 VaR ---------------------------------------------47
1. VaR의 개념 ---------------------------------------47
2. VaR의
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변수에 대한 분석
나. 휴대폰 선택의 중요도 분석
다. 선호 휴대폰 분석
라. 선호하는 휴대폰에 대한 휴대폰의 만족도 분석
마. 인구사회학적 변인에 따른 휴대폰 만족도 차이 분석
바. 휴대폰의 디자인 및 인지도에 대한 요인분석
사.
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통계학적 특징
2. 직무스트레스
2.1 직무스트레스의 전반적인 수준
2.2 인구통계학적 변인에 따른 직무스트레스
3. 직무만족
3.1 직무만족의 전반적인 수준
3.2 인구통계학적 변인에 따른 직무만족
4. 직무스트레스와 직무만
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변수 선정, 모델링, 해석까지 전 과정을 수행해보는 프로젝트를 통해 실무 능력을 갖춘 분석가로 성장하고자 합니다. 특히 고려대학교는 연구 중심의 학풍이 강하므로, 통계학과의 세미나나 프로젝트, 연구 활동에 적극적으로 참여해 실제 데
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통계학을 이중전공으로 하게 된다면, 먼저 기초 통계학 과목들을 철저히 학습하여 탄탄한 기초를 다지고자 합니다. 통계학의 기초는 데이터 분석에 있어 매우 중요한 부분이므로, 이를 잘 이해하는 것이 학업의 시작점이라 생각합니다. 확률
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는 실용적 전문성(Practical expertise)을 갖춘 복
합체 직업이 탄생한다는 것을 알게 되었습니다. 학교 수업시간에 윷가락들의 밑면을
이용한 기하학적 확률과 통계학적 확률 비교분석을 통한 ‘큰수의 법칙’을 발견 하였
으며 특히, 가장 효율
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통계학을 전공하면서 확률론과 통계적 모델링에 대한 이해를 넓혔고, 이 과정에서 보험계리의 중요성을 체감하였습니다. 보험계리는 불확실성을 수치화하여 리스크를 관리하는 분야로, 이는 현대 사회의 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니
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확률, 통계학, 선형대수학 등은 제가 머신러닝과 딥러닝을 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 과정을 통해, 단순히 알고리즘을 구현하는 것뿐만 아니라, 그 알고리즘의 수학적 배경을 이해하고 효율적으로 최적화할 수 있는 능력을 기
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