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히스토그램을 그리시오. (2점)
①코드 ②결과
(2) 상자그림을 그리시오. (2점)
①코드 ②결과
(3) 다섯수치요약을 산출하시오. (2점)
①코드 ②결과
(4) 이 16명의 데이터가 대표하는 모집단(어느 마을 초등학생 전체)에서 1년 동안 읽은 책 수
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c ) 를 제안밀도함수로 하여 합격-불합격 방법 알고리듬을 서술하시오.
(d) 위에서 서술한 알고리듬으로 5000개의 랜덤표본을 R을 이용해 에서 추출하고, 히스토그램을 그리시오. 표본평균과 표본 표준편차를 구하시오.
2. (10점) 에서 분할추
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설명함.
3. 참고문헌
김성수, 성내경, 이영섭(2018). 통계패키지. 방송대출판문화원.
spss 설치:
https://king00.tistory.com/273
https://thetip.co.kr/spss-%EC%B2%B4%ED%97%98%ED%8C%90-%EB%8B%A4%EC%9A%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C/
sas 설치:
http://statwith.com/sas-ondemand-for-academics/
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c(\'Ozone\', \'Solar.R\', \'Wind\', \'Temp\'))
pairs(data) # 산점도 행렬(\'Ozone\', \'Solar.R\', \'Wind\', \'Temp\')
panel.hist <- function(x, ...) # 대각선에 삽입할 히스토그램
{
usr <- par(\"usr\")
on.exit(par(usr))
par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) )
h <- hist(x, plot = FALSE)
breaks <- h
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c) 의 사후표본의 히스토그램을 그리시오.
(d) 의 사후평균, 사후표준편차, 95% 신용구간을 구하시오.
3. (20점) 다음은 R의 mtcars 데이터의 일부분이다. 두변수 mpg(마일/갤론)과 hp(마력)을 각각 x1와 x2로 나타내었다.
두 변수 사이의 상관계
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using namespace std;
union anyType{
public:
void put_m(int k){m=k;}
void put_st(char *st);
char *get_st(){return c;}
int get_m(){return m;}
private:
int m;
char c[2];
};
void anyType::put_st(char *st){strcpy(c, st);}
void main(){
anyType ob;
char *s=\"a\";
ob.put_m(3);
ob.put_st(s);
cout << ob
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c관리도(부적합수): 일정한 크기의 시료 중에서 나타나는 부적합수에 의거한 것으로 이 또한 라디오 1대의 접합이 나쁜 곳의 수 등과 같은 계수치를 관리할 때 이용한다.
<그림> 관리도
* 참고문헌
경영학 - 최수형/추교완 외 1명 저, 피앤씨
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mportant to practice daily and not give up. I hope you\'ll find these tips helpful in using your time wisely. Good luck, and have fun with English.
(Some students answer)
PPT
individual /
group
10\'
Step
Sub
Step
Activity
Teaching Aids/
Type
T
i
m
e
Teacher
Student
D
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
II
∧
e
n
r
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C and D are two bits og a binary number N2. The product (N1 * N2) is to be displayed in decimal but lighting appropriate segments of the seven-segment indicator. For example, if A = 1, B = 0, C = 1, and D = 0, the number \"4\" is displayed by lighting segments 2, 3, 6, and 7.
Design your circuit usi
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히스토그램은 모두 유사하였다. 이처럼, 텍스트 문서 영상의 고유한 특성은 부분 영상들에서도 모두 유사하게 나타난다. 이러한 성질은 다른 알고리즘을 개발하는데도 이용할 수 있다.
향후 연구로는 알고리즘의 비인지성과 강인성을 향상시
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