중심경향치 (measure of central tendency) 대표값이란용어이외에자료의중심값또는중심위치의척도 (measure of central location) 라고도함. 예 : 평균 (mean= 산술평균 ; arithmetic mean), 절사평균 (trimmed

statistics

수치를이용한자료요약 statistics hmkang@hallym.ac.kr 한림대학교 통계학 강희모 ( 한림대학교 ) 수치를이용한자료요약 1 / 26 수치를 통한 자료의 요약 요약 방대한 자료를 몇 개의 의미있는 수치로 요약 자료의 분포상태를 알 수 있는 통계기법 사용 중심위치의 측도(measure of center) : 어떤 값을 중심으로 분포되어 있는지

(001~006)개념RPM3-2(부속)

www.imth.tv - (~9)개념RPM-(본문).. : PM RPM - 대푯값 페이지 다민 PI LPI 알피엠 대푯값과산포도 유형 ⑴ 대푯값 자료 전체의 중심적인 경향이나 특징을 하나의 수로 나타낸 값 ⑵ 평균 (평균)= Ⅰ 통계 (변량)의 총합 (변량의 개수) 개념플러스 대푯값에는 평균, 중앙값, 최 빈값 등이 있다. ⑶ 중앙값 자료를 작은 값부터 크기순으로

3 장기술통계 : 수치척도 Part B 분포형태, 상대적위치, 극단값 탐색적자료분석 두변수간의관련성측정 가중평균과그룹화자료

3 장기술통계 : 수치척도 Part B 분포형태, 상대적위치, 극단값 탐색적자료분석 두변수간의관련성측정 가중평균과그룹화자료 분포형태, 상대적위치, 극단값 분포형태 z-값 체비셰프의원리 경험법칙 극단값찾기 분포형태 : 왜도 (skewness) 분포형태를측정하는중요한척도중하나를 왜도 라고한다. 자료집합의왜도를구하는계산식은조금복잡하다. 통계프로그램을사용하여왜도를쉽게계산할수있다.

확률과통계 강의자료-1.hwp

1. 통계학이란? 1.1 수학적 모형 실험 또는 증명을 통하여 자연현상을 분석하기 위한 수학적인 모형 1 결정모형 (deterministic model) - 뉴톤의 운동방정식 : - 보일-샤를의 법칙 : 일정량의 기체의 부피( )는 절대 온도()에 정비례하고, 압력( )에 반비례한다. 2 확률모형 (probabilistic model) - 주사위를 던질 때

..(..) (..) - statistics

수치 ( 數値 ) 를이용한자료요약 ( 要約 ) statistics hmkang@hallym.ac.kr 한림대학교 한중시장분석 강희모 ( 한림대학교 ) 수치 ( 數値 ) 를이용한자료요약 ( 要約 ) 1 / 26 수치를 통한 자료의 요약 요약(要約,summary) 많은 자료를 몇 개의 의미(意味)있는 수치로 요약 자료의 분포상태(分布狀態)를 알 수 있는 통계기법(統計技法)

Microsoft PowerPoint - Stat03_Numerical technique(New) [Compatibility Mode]

Descriptive Statistics Describing data with tables and graphs (quantitative or categorical variables) Descriptive Statistics (Numerical techniques) Numerical descriptions of center, variability, position

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소표본 (

Microsoft PowerPoint - SBE univariate5.pptx

이상치 (outlier) 진단및해결 Homework 데이터 ( Option.XLS) 결과해석 치우침? 평균이중앙값에비해다소크다. 그러나이상치때문이지치우친것같지않음. Toys us 스톡옵션비율이이상치 해결방법 : Log 변환? 아니다치우쳐있지않기때문에제거 제거후 : 평균 :.74, 중위수 :.7 31 치우침과이상치 데이터 : 노트북평가점수 우로치우침과이상치가존재

기술통계

기술통계 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 기술통계 1 / 17 친구수에대한히스토그램 I from matplotlib import pyplot as plt from collections import Counter num_friends = [100,49,41,40,25,21,21,19,19,18,18,16, 15,15,15,15,14,14,13,13,13,13,12,

Microsoft PowerPoint - ºÐÆ÷ÃßÁ¤(ÀüÄ¡Çõ).ppt

수명분포및신뢰도의 통계적추정 포항공과대학교산업공학과전치혁.. 수명및수명분포 수명 - 고장 까지의시간 - 확률변수로간주 - 통상잘알려진분포를따른다고가정 수명분포 - 확률밀도함수또는 누적 분포함수로표현 - 신뢰도, 고장률, MTTF 등신뢰성지표는수명분포로부터도출 - 수명분포추정은분포함수관련모수의추정 누적분포함수및확률밀도함수 누적분포함수 cumulav dsbuo

Microsoft Word - SAS_Data Manipulate.docx

수학계산관련 함수 함수 형태 내용 SIN(argument) TAN(argument) EXP( 변수명 ) SIN 값을계산 -1 argument 1 TAN 값을계산, -1 argument 1 지수함수로지수값을계산한다 SQRT( 변수명 ) 제곱근값을계산한다 제곱은 x**(1/3) = 3 x x 1/ 3 x**2, 세제곱근 LOG( 변수명 ) LOGN( 변수명 )

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27 제 3 장수치요약 상자그림 1. 다섯수치요약평균 (Mean) 어떤경우에는상당히불확실하다. 예를들면점수분포가작은값에편중되고큰값쪽으로길게꼬리를뻗고있는경우점수분포가큰값쪽에편중되고작은값쪽으로길게꼬리를뻗고있는경우분포의대칭성여부를알지못하는경우평균은대표값의역할을할수없다. 작은값에편중, 큰값쪽으로꼬리가긴모형 큰값에편중, 작은값쪽으로꼬리가긴모형 28 중위수 (Median)

시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 시계열자료 (time series data) 연도별 (annual), 분기별 (quarterly), 월별 (monthly), 일별 (daily) 또는시간별 (hourly) 등시간의경과 (

시계열분석의개요 (the nature of time series analysis) 시계열자료 (time series data) 연도별 (annual), 분기별 (quarterly), 월별 (monthly), 일별 (daily) 또는시간별 (hourly) 등시간의경과 ( 흐름 ) 에따라순서대로 (ordered in time) 관측되는자료를시계열자료 (time

<4D F736F F F696E74202D20C4C4C8B031B1DEC7CAB1E22DC0FCC3BCB1B3C0E72D D3133B3E232C8B8B1EEC1F62E707074>

컴퓨터활용능력 1 급필기 (2014 년대비 ) [ 엑셀총정리 (2)] 구분 통계 주요 AVERAGE, MAX, MIN, RANK, VAR, STDEV, COUNT, MEDIAN, MODE, AVERAGEA, LARGE, SMALL, COUNTA, COUNTBLANK, COUNTIF, GEOMEAN, HARMEAN, PERCENTILE, FREQUENCY, AVERAGEIF,

모수검정과비모수검정 제 6 강 지리통계학

모수검정과비모수검정 제 6 강 지리통계학 통계적추정의목적 연구자가주장하는연구가설을입증하기위한것 1 연구목적에맞는연구가설을설정 2 연구목적과수집된자료에부합되는적절한통계적검정방법을선택 3 귀무가설과연구가설 ( 대립가설 ) 을진술 4 유의수준을결정한후각분포유형에따라분포표를이용하여임계치를구하고기각역을설정 5 통계적검정유형에필요한통계량을각검정유형의공식을이용하여계산 6

R t-..

R 과데이터분석 집단의차이비교 t- 검정 양창모 청주교육대학교컴퓨터교육과 2015 년겨울 t- 검정 변수의값이연속적이고정규분포를따른다고할때사용 t.test() 는모평균과모평균의 95% 신뢰구간을추청함과동시에가설검증을수행한다. 모평균의구간추정 - 일표본 t- 검정 이가설검정의귀무가설은 모평균이 0 이다 라는귀무가설이다. > x t.test(x)

실험 5

실험. OP Amp 의기초회로 Inverting Amplifier OP amp 를이용한아래와같은 inverting amplifier 회로를고려해본다. ( 그림 ) Inverting amplifier 위의회로에서 OP amp의 입력단자는 + 입력단자와동일한그라운드전압, 즉 0V를유지한다. 또한 OP amp 입력단자로흘러들어가는전류는 0 이므로, 저항에흐르는전류는다음과같다.

통계학입문

통계학입문 ( 기초통계학 ) 1. 1 개요 통계학 (statistics) 관심의대상에대해관련된자료를수집하고그 자료를요약, 정리하여이로부터불확실한사실에 대한결론이나일반적인규칙성을추구하는학문 Statistic : 통계치, 통계량 CH 1-2 1. 1 개요 통계학 (statistics) 기술통계학 (descriptive stat) 수집된자료의정리및요약방법을다룸

제 4 장회귀분석

회귀의역사적유래 (historical origin of the regression) 회귀 (regression) 라는용어는유전학자 Francis Galton(1886) 에의해처음사용된데서유래함. 그의논문에서 비정상적으로크거나작은부모의아이들키는전체인구의평균신장을향해움직이거나회귀 (regression) 하는경향이있다. 고주장 회귀의역사적유래 (historical

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계량치 Gage R&R 1 Gage R&R 의변동 반복성 (Equipment Variation) : EV- 계측장비에의한변동 - 동일측정자가동일조건에서반복하여발생된측정값의범위로부터계산되므로 Gage의변동을평가하게됨. 재현성 (Operator / Appraiser Variation) : AV- 평가자에의한변동 - 서로다른측정자가동일조건에서측정한값의차이로부터 계산되므로측정자에의한변동을평가함.

공공기관임금프리미엄추계 연구책임자정진호 ( 한국노동연구원선임연구위원 ) 연구원오호영 ( 한국직업능력개발원연구위원 ) 연구보조원강승복 ( 한국노동연구원책임연구원 ) 이연구는국회예산정책처의정책연구용역사업으로 수행된것으로서, 본연구에서제시된의견이나대안등은

2013 년도연구용역보고서 공공기관임금프리미엄추계 - 2013. 12.- 이연구는국회예산정책처의연구용역사업으로수행된것으로서, 보고서의내용은연구용역사업을수행한연구자의개인의견이며, 국회예산정책처의공식견해가아님을알려드립니다. 연구책임자 한국노동연구원선임연구위원정진호 공공기관임금프리미엄추계 2013. 12. 연구책임자정진호 ( 한국노동연구원선임연구위원 ) 연구원오호영

chap 5: Trees

5. Threaded Binary Tree 기본개념 n 개의노드를갖는이진트리에는 2n 개의링크가존재 2n 개의링크중에 n + 1 개의링크값은 null Null 링크를다른노드에대한포인터로대체 Threads Thread 의이용 ptr left_child = NULL 일경우, ptr left_child 를 ptr 의 inorder predecessor 를가리키도록변경

PowerPoint 프레젠테이션

Public Health Chapter 2. 보건통계 KYOT, professor Doo-Han Yoo 1-1. 보건통계의개념 보건통계의정의와목적 1. 보건통계의정의 출생, 질병, 사망및보건에 ( 건강-질병 ) 관련된여러현상들에관한자료를수집, 분석, 종합하여과학적으로추론및설명하는학문, 방법 2. 보건통계의목적 1 인구변동에대한인구의특성을연구 2 보건에관한여러가지현상과대상물들을측정하고이를분석하여그특성을밝히고자함

Microsoft PowerPoint - IPYYUIHNPGFU

분산분석 분산분석 (ANOVA: ANALYSIS OF VARIANCE) 두개이상의모집단의차이를검정 예 : 회사에서세종류의기계를설치하여동일한제품을생산하는경우, 각기계의생산량을조사하여평균생산량을비교 독립변수 : 다른변수에의해영향을주는변수 종속변수 : 다른변수에의해영향을받는변수 요인 (Factor): 독립변수 예에서의요인 : 기계의종류 (I, II, III) 요인수준

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제 3 장함수와배열수식 (1/2) 함수 기술통계함수 AVERAGE, MEDIAN, MODE, STDEV, VAR, KURT, SKEW, MAX, MIN, SUM, COUNT, STDEVP, VARP, RANK.EQ, PERCENTILE.INC, COUNTIF, LARGE, SMALL 수학 / 삼각함수 SUM, PRODUCT, SUMPRODUCT, SUBTOTAL,

10. ..

점추정구간추정표본크기 차례 점추정구간추정표본크기 1 점추정 2 구간추정 3 표본크기 추정의종류 점추정구간추정표본크기 점추정 (point estimation): 모수를어떤하나의값으로추측하는것 구간추정 (interval estimation): 모수를어떤구간으로추측하는것 예 ) 피그미족 (Pygmytribe) 의평균키는모수 µ 표본을추출하여평균을구해보니 135cm

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09 th Week Correlation Analysis 상관관계분석 Jongseok Lee Business Administration Hallym University 변수형태와통계적분석방법 H 0 : X ㅗ Y H 1 : X ~ Y X Categorical Y Categorical Chi-square Test X Categorical Y Numerical

생존분석의 추정과 비교 : 보충자료 이용희 December 12, 2018 Contents 1 생존함수와 위험함수 생존함수와 위험함수 예제: 지수분포

생존분석의 추정과 비교 : 보충자료 이용희 December, 8 Cotets 생존함수와 위험함수. 생존함수와 위험함수....................................... 예제: 지수분포.......................................... 예제: 와이블분포.........................................

비트와바이트 비트와바이트 비트 (Bit) : 2진수값하나 (0 또는 1) 를저장할수있는최소메모리공간 1비트 2비트 3비트... n비트 2^1 = 2개 2^2 = 4개 2^3 = 8개... 2^n 개 1 바이트는 8 비트 2 2

비트연산자 1 1 비트와바이트 비트와바이트 비트 (Bit) : 2진수값하나 (0 또는 1) 를저장할수있는최소메모리공간 1비트 2비트 3비트... n비트 2^1 = 2개 2^2 = 4개 2^3 = 8개... 2^n 개 1 바이트는 8 비트 2 2 진수법! 2, 10, 16, 8! 2 : 0~1 ( )! 10 : 0~9 ( )! 16 : 0~9, 9 a, b,

Endpoint Protector - Active Directory Deployment Guide

Version 1.0.0.1 Active Directory 배포가이드 I Endpoint Protector Active Directory Deployment Guide 목차 1. 소개...1 2. WMI 필터생성... 2 3. EPP 배포 GPO 생성... 9 4. 각각의 GPO 에해당하는 WMI 연결... 12 5.OU 에 GPO 연결... 14 6. 중요공지사항

통계학입문

확률및통계특강 세부사항 교수님 성함 : 김홍기 연락처 : 821-5433 E-mail : honggiekim@cnu.ac.kr 교재 : 통계학입문 ( 정익사 / 김주한외 ) 강의자료 ppt 파일은정보통계학과홈페이지 -> 대학원 -> 수업자료 또는사이버캠퍼스자료실 이사이트에서기출문제도얻을수있습니다. 중간고사 (closed book) : 45%, 기말고사 (open

31. 을전개한식에서 의계수는? 를전개한식이 일 때, 의값은? 을전개했을때, 의계수와상수항의합을구하면? 을전개했을때, 의 계수는? 를전개했을때, 상수항을 구하여라. 37

21. 다음식의값이유리수가되도록유리수 의값을 정하면? 1 4 2 5 3 26. 을전개하면상수항을 제외한각항의계수의총합이 이다. 이때, 의값은? 1 2 3 4 5 22. 일때, 의값은? 1 2 3 4 5 27. 를전개하여간단히 하였을때, 의계수는? 1 2 3 4 5 23. 를전개하여 간단히하였을때, 상수항은? 1 2 3 4 5 28. 두자연수 와 를 로나누면나머지가각각

= ``...(2011), , (.)''

Finance Lecture Note Series 사회과학과 수학 제2강. 미분 조 승 모2 영남대학교 경제금융학부 학습목표. 미분의 개념: 미분과 도함수의 개념에 대해 알아본다. : 실제로 미분을 어떻게 하는지 알아본다. : 극값의 개념을 알아보고 미분을 통해 어떻게 구하는지 알아본다. 4. 미분과 극한: 미분을 이용하여 극한값을 구하는 방법에 대해 알아본다.

MVVM 패턴의 이해

Seo Hero 요약 joshua227.tistory. 2014 년 5 월 13 일 이문서는 WPF 어플리케이션개발에필요한 MVVM 패턴에대한내용을담고있다. 1. Model-View-ViewModel 1.1 기본개념 MVVM 모델은 MVC(Model-View-Contorl) 패턴에서출발했다. MVC 패턴은전체 project 를 model, view 로나누어

Microsoft PowerPoint - chap_2_rep.ppt [호환 모드]

제 강.1 통계적기초 확률변수 (Radom Variable). 확률변수 (r.v.): 관측되기전까지는그값이알려지지않은변수. 확률변수의값은확률적실험으로부터결과된다. 확률적실험은실제수행할수있는실험뿐아니라가상적실험도포함함 (ex. 주사위던지기, [0,1] 실선에점던지기 ) 확률변수는그변수의모든가능한값들의집합에대해정의된알려지거나알려지지않은어떤확률분포의존재가연계됨 반면에,

이다. 즉 μ μ μ : 가아니다. 이러한검정을하기위하여분산분석은다음과같은가정을두고있다. 분산분석의가정 (1) r개모집단분포는모두정규분포를이루고있다. (2) r개모집단의평균은다를수있으나분산은모두같다. (3) r개모집단에서추출한표본은서로독립적이다. 분산분석은집단을구분하는

제 12 강분산분석 분산분석 (ANOVA) (1) 1. 개요 비교하는집단의수가 3개이상일경우에사용되는통계기법이분산분석이다. 두표본 t검증에서는문제의단순성때문에야기되지않는문제들이다수의표본으로확대됨에따라문제들이야기되기도한다. 다음과같은 r개의모집단이있다고가정하자..... ~ N( μ σ ) ~ N( μ σ ).... ~ N ( μ σ )...... 위의그림과같이여러번에걸쳐두표본의

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

G5 G25 H5 I5 J5 K5 AVERAGE B5 F5 AVERAGE G5 G24 MAX B5 F5 MIN B5 F5 $G$25 0.58 $H$25 $G$25 $G$25 0.58 $H$25 G24 H25 H24 I24 J24 K24 A5 A24 G5 G24, I5

C15 B6 B12 / B6 B7 C16 F6 F12 / F6 F7 G16 C16/C15 1 C18 B6 B12 / B6 B8 B9 C19 F6 F12 / F6 F8 F9 G19 C19/C18 1 1 G5 G25 H5 I5 J5 K5 AVERAGE B5 F5 AVERAGE G5 G24 MAX B5 F5 MIN B5 F5 $G$25 0.58 $H$25 $G$25

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Principles of Economerics (3e) Ch. 4 예측, 적합도, 모형화 013 년 1 학기 윤성민 4.1 OLS 예측 (1) 점예측 x0 y0 - 설명변수일때, 종속변수의값을예측하고자함 y ˆ = b + 0 1 b x 0 Ch. 4 예측, 적합도, 모형화 /60 4.1 OLS 예측 예측오차 (forecas error), f 예측오차의기대값

G Power

G Power 부산대학교통계학과조영석 1. G Power 란? 2. G Power 설치및실행 2.1 G Power 설치 2.2 G Power 실행 3. 검정 (Test) 3.1 가설검정 (Test of hypothesis) 3.2 검정력 (Power) 3.3 효과크기 (Effect size) 3.4 표본수산정 4. 분석 4.1 t- 검정 (t-test) 4.2

untitled

5.8 PROC UNIVARIATE (hitogram, tem and leaf plot, box-whiker plot), (p- ). Univariate( ).. NORMAL (Shapiro- Wilk Kolmogorov-Smirno D- OUTPUT( SAS ). PROC MEANS PROC MEANS. (moment) E( X ). k Sehyug Kwon,

Microsoft Word - Software_Ch2_FUNCTION.docx

Chapter 2 SAS 함수 SAS 함수는소프트웨어에내장되어작업자가손쉽게연산을할수있게데이터값은로그값을계산하려면 LOG() 함수를사용하면된다. 한다. 예를들어 맛보기 EXP() 함수 : () 안의관측치의지수값을구하는함수 RANNOR(seed) 함수 : 평균이 0 이고표준편차가 1인정규분포함수를따르는관측치를생성하는함수, SEED ( 시드 ) 는값을생성할때시작하는위치를나타내는는값으로

(Microsoft PowerPoint - Ch19_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])

수치해석 6009 Ch9. Numerical Itegratio Formulas Part 5. 소개 / 미적분 미분 : 독립변수에대한종속변수의변화율 d vt yt dt yt 임의의물체의시간에따른위치, vt 속도 함수의구배 적분 : 미분의역, 어떤구간내에서시간 / 공간에따라변화하는정보를합하여전체결과를구함. t yt vt dt 0 에서 t 까지의구간에서곡선 vt

설계란 무엇인가?

금오공과대학교 C++ 프로그래밍 jhhwang@kumoh.ac.kr 컴퓨터공학과 황준하 6 강. 함수와배열, 포인터, 참조목차 함수와포인터 주소값의매개변수전달 주소의반환 함수와배열 배열의매개변수전달 함수와참조 참조에의한매개변수전달 참조의반환 프로그래밍연습 1 /15 6 강. 함수와배열, 포인터, 참조함수와포인터 C++ 매개변수전달방법 값에의한전달 : 변수값,

위에서 100 단위이상을줄기로하기로결정하였고자료의최소값이 58, 최대값이 1103 이므로 0 부터 11 까지줄기를한열에크기순으로적는다. 줄기 (stem) 옆에잎을그린다. 잎을그리는방법은간단하다. 줄기바로뒤의숫자를줄기옆에차례로적으면된다. CEO 연봉자료는잎이두자리이지만앞

줄기잎그림 stem and leaf + 진단내용 1) 분포의개략적인형태를알수있다. (1) 좌우대칭인가? 아니면 skewed 되었는가? (2) 봉우리 (modal) 는하나인가? 아니면여러개인가? 2) 이상치의존재여부를쉽게파악할수있다. + 데이터 ( 정렬 ) ( 정렬않음 ) + 그리는순서 자료를크기순으로정리한다. 자료의수가많을때는자료정렬을수작업하기어려움으로이단계는무시해도되지만자료를크기순으로정렬해놓으면

PowerPoint Template

Ch11_ 데이터분석과피벗테이블 이장에서다룰내용 01_ 부분합 02_ 피벗테이블과피벗차트 03_ 데이터도구 2 01_ 부분합 부분합작성 부분합대화상자 ➊ ➋ ➌ ➍ ➎ ➏ ➐ ➊ 그룹화할항목 : 값을구하는기준이되는항목을선택한다. ➋ 사용할함수 : 그룹화할필드에적용할함수를선택한다. ➌ 부분합계산항목 : 함수를적용해서계산할필드를선택한다. ➍ 새로운값으로대치 :

저작자표시 - 비영리 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 이차적저작물을작성할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물

저작자표시 - 비영리 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 이차적저작물을작성할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우, 이저작물에적용된이용허락조건을명확하게나타내어야합니다.

자료의 이해 및 분석

어떤실험이나치료의효과를측정할때독립이아닌표본으로부터관찰치를얻었을때처리하는방법 - 동일한개체에어떤처리를하기전과후의자료를얻을때 - 가능한동일한특성을갖는두개의개체에서로다른처리를하여그처리의효과를비교하는방법 (matching) 1 예제 : 혈청 cholesterol 치를줄이기위해서 12 명을대상으로운동과함께식이요법의효과를 측정하기위한실험실시 2 식이요법 - 운동실험전과후의

Office 365 사용자 가이드

[ 여기에입력 ] Office 365 사용자가이드 OFFICE 365 모바일설정 목차 1. 모바일에메일계정추가하기... 2 2. Lync 2013 App 설치하기... 7 3. Office Mobile App 설치하기... 10 4. Office for ipad 설치하기... 16-1 - 모바일기기에 Office 365 를설정해보세요. 모바일기기에 Office

(Exposure) Exposure (Exposure Assesment) EMF Unknown to mechanism Health Effect (Effect) Unknown to mechanism Behavior pattern (Micro- Environment) Re

EMF Health Effect 2003 10 20 21-29 2-10 - - ( ) area spot measurement - - 1 (Exposure) Exposure (Exposure Assesment) EMF Unknown to mechanism Health Effect (Effect) Unknown to mechanism Behavior pattern

Microsoft PowerPoint - e pptx

Import/Export Data Using VBA Objectives Referencing Excel Cells in VBA Importing Data from Excel to VBA Using VBA to Modify Contents of Cells 새서브프로시저작성하기 프로시저실행하고결과확인하기 VBA 코드이해하기 Referencing Excel Cells

용역보고서

신뢰성샘플링검사의설계방법 ( 정수관측중단시험 ) 9.. ( 주 ) 한국신뢰성기술서비스 목차 신뢰성샘플링검사의설계방법 ( 정수관측중단시험 ).... 개요.... 기호및용어정의.... 샘플링검사의설계방법... 3. 정수중단시샘플링검사설계방법...4 4. 신뢰성샘플링시험계획예제...5 hp://www.kors.co.kr 신뢰성샘플링검사의설계방법 ( 정수관측중단시험

(3) 추론에서계산이모수적방법보다훨씬단순. (4) 사용자가이의논리를스스로발견하게하며이해하기쉬움. (5) 표본이정규분포를따를때에도검정력에큰손실이없으며, 정규분포와상이한경우에이의검정력은정규분포에의한방법보다크다. 3. 부호검정 (Sg test) 모집단의중앙값에대한검정으로관찰

제 3 장. 비모수적방법 (Dstrbuto-free Method) 모수적방법 (parametrc method): 관측값이어느특정한확률분포, 예를들면정규분포, 이항분 포등을따른다고전제한후그분포의모수 (parameter) 에대한검정을실시하는방법이다. 비모수적방법 (oparametrc method): 관측값이어느특정한확률분포를따른다고전제할수 없거나또는모집단에대한아무런정보가없는경우에실시하는검정방법으로모수에대한언급이없으며분포무관방법이라고도한다.

JAVA 프로그래밍실습 실습 1) 실습목표 - 메소드개념이해하기 - 매개변수이해하기 - 새메소드만들기 - Math 클래스의기존메소드이용하기 ( ) 문제 - 직사각형모양의땅이있다. 이땅의둘레, 면적과대각

JAVA 프로그래밍실습 실습 1) 실습목표 - 메소드개념이해하기 - 매개변수이해하기 - 새메소드만들기 - Math 클래스의기존메소드이용하기 ( http://java.sun.com/javase/6/docs/api ) 문제 - 직사각형모양의땅이있다. 이땅의둘레, 면적과대각선의길이를계산하는메소드들을작성하라. 직사각형의가로와세로의길이는주어진다. 대각선의길이는 Math클래스의적절한메소드를이용하여구하라.

JDK이클립스

JDK 와이클립스설치 A. JDK 다운로드, 설치및환경설정 지금부터 JDK를다운로드받아설치하고 JDK를윈도우에서활용할수있도록환경을설정하는전과정을소개한다. 다운로드 www.oracle.com 사이트에접속하여 Downloads 메뉴를선택한후 [ 그림 1] 과같이 "Java for Developers" 를클릭한다. [ 그림 1] www.oracle.com 사이트

Microsoft PowerPoint 상 교류 회로

3상교류회로 11.1. 3 상교류의발생 평등자계중에놓인회전자철심에기계적으로 120 씩차이가나게감은코일 aa, bb,cc 를배치하고각속도의속도로회전하면각코일의양단에는다음식으로표현되는기전력이발생하게된다. 11.1. 3 상교류의발생 여기서 e a, e b, e c 는각각코일aa, bb, cc 양단에서얻어지는전압의순시치식이며, 각각을상 (phase) 이라한다. 이와같이전압의크기는같고위상이

Resampling Methods

Resampling Methds 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) Resampling Methds 1 / 18 학습내용 개요 CV(crss-validatin) 검증오차 LOOCV(leave-ne-ut crss-validatin) k-fld CV 편의-분산의관계분류문제에서의 CV Btstrap 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 )

<B4EBC7D0BCF6C7D02DBBEFB0A2C7D4BCF62E687770>

삼각함수. 삼각함수의덧셈정리 삼각함수의덧셈정리 삼각함수 sin (α + β ), cos (α + β ), tan (α + β ) 등을 α 또는 β 의삼각함수로나 타낼수있다. 각 α 와각 β 에대하여 α >0, β >0이고 0 α - β < β 를만족한다고가정하 자. 다른경우에도같은방법으로증명할수있다. 각 α 와각 β 에대하여 θ = α - β 라고놓자. 위의그림에서원점에서거리가

FGB-P 학번수학과권혁준 2008 년 5 월 19 일 Lemma 1 p 를 C([0, 1]) 에속하는음수가되지않는함수라하자. 이때 y C 2 (0, 1) C([0, 1]) 가미분방정식 y (t) + p(t)y(t) = 0, t (0, 1), y(0)

FGB-P8-3 8 학번수학과권혁준 8 년 5 월 9 일 Lemma p 를 C[, ] 에속하는음수가되지않는함수라하자. 이때 y C, C[, ] 가미분방정식 y t + ptyt, t,, y y 을만족하는해라고하면, y 는, 에서연속적인이계도함수를가지게확 장될수있다. Proof y 은 y 의도함수이므로미적분학의기본정리에의하여, y 은 y 의어떤원시 함수와적분상수의합으로표시될수있다.

Microsoft Word - ntasFrameBuilderInstallGuide2.5.doc

NTAS and FRAME BUILDER Install Guide NTAS and FRAME BUILDER Version 2.5 Copyright 2003 Ari System, Inc. All Rights reserved. NTAS and FRAME BUILDER are trademarks or registered trademarks of Ari System,

마지막 변경일 2018년 5월 7일 ** 이항분포와 정규분포의 관계 ** Geogebra와 수학의 시각화 책의 3.2소절 내용임. 가장 최근 파일은 링크를 누르면 받아 보실 수 있습니다.

마지막 변경일 2018년 5월 7일 ** 이항분포와 정규분포의 관계 ** Geogebra와 수학의 시각화 책의 3.2소절 내용임. http://min7014.iptime.org/math/2017063002.htm 가장 최근 파일은 링크를 누르면 받아 보실 수 있습니다. https://goo.gl/edxsm7 http://min7014.iptime.org/math/2018010602.pdf

게임 기획서 표준양식 연구보고서

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Microsoft Word - Chapter6.doc

CHAPTER 6 기초통계량분석 분류형 ( 범주형 ) 변수데이터에대한정리방법으로는숫자요약인빈도분석과그래프요약인파이차트, 바차트가이용된다. 측정형변수에대한숫자요약은일반적으로자료의중앙위치와자료의흩어진정도를나타내는두개의값으로축약된다. 즉, 크기 n 개의데이터의가진정보가 2 개숫자요약으로축약 (data reduction) 된다. 데이터의중앙위치에대한통계량평균 (mean)

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

MF3010 MF Driver Installation Guide

한국어 MF 드라이버설치설명서 사용자소프트웨어 CD-ROM................................................ 1.................................................................... 1..............................................................................

메타분석: 통계적 방법의 기초

메타분석: 통계적 방법의 기초 서울시립대학교 통계학과 이용희 209년 4월 23일 Contents 하나의 실험과 효과의 크기 관심있는 모수: 효과의 크기 2 모수의 추정량 3 추정량에 대한 믿음 4 추정량의 분산과 표준오차 5 추정량의 분산과 모집단의 분산 6 통계적 효과의 크기 7 신뢰구간 8 일반적인 관심 모수 2 2 2 3 개의 실험의 비교 실험들의 이질성

Studuino소프트웨어 설치

Studuino 프로그래밍환경 Studuino 소프트웨어설치 본자료는 Studuino 프로그래밍환경설치안내서입니다. Studuino 프로그래밍 환경의갱신에따라추가 / 수정될수있습니다. 목차 1. 소개... 1 2. Windows... 2 2.1. 프로그래밍환경설치... 2 2.1.1. 웹설치버전설치방법... 2 2.2. Studuino 프로그래밍환경실행...

Microsoft Word - src.doc

IPTV 서비스탐색및콘텐츠가이드 RI 시스템운용매뉴얼 목차 1. 서버설정방법... 5 1.1. 서비스탐색서버설정... 5 1.2. 컨텐츠가이드서버설정... 6 2. 서버운용방법... 7 2.1. 서비스탐색서버운용... 7 2.1.1. 서비스가이드서버실행... 7 2.1.2. 서비스가이드정보확인... 8 2.1.3. 서비스가이드정보추가... 9 2.1.4. 서비스가이드정보삭제...

8.2. 측정시스템 측정시스템의기본개념 통계적품질관리는모든것을품질데이터에근거하고있으므로정확한데이터의수집이중요 측정시스템이제품이나공정을정확히측정하여올바른데이터를산출할수있는것인지반드시평가 측정오차의성질 정확성, 정밀도, 안정성, 재현성

8.2. 측정시스템 8.2.1 측정시스템의기본개념 통계적품질관리는모든것을품질데이터에근거하고있으므로정확한데이터의수집이중요 측정시스템이제품이나공정을정확히측정하여올바른데이터를산출할수있는것인지반드시평가 8.2.2 측정오차의성질 정확성, 정밀도, 안정성, 재현성 2 2 측정오차 (1) 정확성 (accuracy) 측정의정확성은어떤계측기로동일의제품을측정할때에얻어지는측정치의평균과이특성의참값과의차를말한다.

모수 θ의 추정량은 추출한 개의 표본값을 어떤 규칙에 의해 처리를 해서 모수의 값을 추정하는 방법입니다. 추정량에서 사용되는 규칙은 어떤 표본을 추출했냐에 따라 변하는 것이 아닌 고정된 규칙입니다. 예를 들어 우리의 관심 모수가 모집단의 평균이라고 하겠습니다. 즉 θ

수리통계학(Mathematical Statistics)의 기초 I. 들어가며 지금부터 계량경제학이나 실험 및 준실험 연구설계 기법을 공부할 때 도움이 되는 수리통계 학의 기초에 대해 다룰 것입니다. 이 노트에서 다루게 될 내용은 어떤 추정량(estimator)이 지니고 있는 성질입니다. 한 가지 말씀 드릴 것은 이 노트에 나오는 대부분의 성질들은 지금까 지

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

ANOVA 란? ANalysis Of VAriance Ø 3개이상의모집단의평균의차이를검정하는방법 Ø 3개의모집단일경우 H0 : μ1 = μ2 = μ3 H0기각 : μ1 μ2 = μ3 or μ1 = μ2 μ3 or μ1 μ2 μ3 àpost hoc test 수행

Ch4 one-way ANOVA ANOVA 란? ANalysis Of VAriance Ø 3개이상의모집단의평균의차이를검정하는방법 Ø 3개의모집단일경우 H0 : μ1 = μ2 = μ3 H0기각 : μ1 μ2 = μ3 or μ1 = μ2 μ3 or μ1 μ2 μ3 àpost hoc test 수행 One-way ANOVA 란? Group Sex pvas NSAID

<4D F736F F F696E74202D20C4C4C8B031B1DEC7CAB1E22DC0FCC3BCB1B3C0E72D D3133B3E232C8B8B1EEC1F6202D20BAB9BBE7BABB2E707074>

[ 엑셀총정리 (3)] 구분 주요 정보 ISBLANK, ISERROR, CELL, ISERR, ISEVEN, ISLOGICAL, ISNONTEXT, ISNUMBER, ISODD, ISTEXT, N, TYPE 데이터베이스 DSUM, DAVERAGE, DCOUNT, DCOUNTA, DMAX, DMIN, DVAR, DSTEDEV, DGET, DPRODUCT VLOOKUP,

2156년올림픽 100미터육상경기에서여성의우승기록이남성의기록보다빠른첫해로남을수있음 2156년올림픽에서 100m 우승기록은남성의경우 8.098초, 여성은 8.079초로예측 통계적오차 ( 예측구간 ) 를고려하면빠르면 2064년, 늦어도 2788년에는그렇게될것이라고주장 유사

회귀분석 올림픽 100m 우승기록 2004년 9월과학저널 Nature에발표된 Oxford 대학교의임상병리학자인 Andrew Tatem과그의연구진의논문 1900~2004년까지의남성과여성의육상 100m 우승기록을분석하고앞으로최고기록이어떻게변할것인지를예측 2008년베이징올림픽에서남자의우승기록은 9.73±0.144(9.586, 9.874), 여자는 10.57±0.232(10.338,

목차 1. 시스템요구사항 암호및힌트설정 ( 윈도우 ) JetFlash Vault 시작하기 ( 윈도우 ) JetFlash Vault 옵션 ( 윈도우 )... 9 JetFlash Vault 설정... 9 JetFlash Vault

사용자매뉴얼 JetFlash Vault 100 ( 버전 1.0) 1 목차 1. 시스템요구사항... 3 2. 암호및힌트설정 ( 윈도우 )... 3 3. JetFlash Vault 시작하기 ( 윈도우 )... 7 4. JetFlash Vault 옵션 ( 윈도우 )... 9 JetFlash Vault 설정... 9 JetFlash Vault 찾아보기... 10 JetFlash

한국정책학회학회보

한국정책학회보제 22 권 2 호 (2013.6): 181~206 정부신뢰에대한연구 - 대통령에대한신뢰와정부정책에대한평가비교를중심으로 * - 주제어 : 민주화이후정부신뢰, 대통령신뢰, 정부정책만족도 Ⅰ. 서론 182 한국정책학회보제 22 권 2 호 (2013.6) 정부신뢰에대한연구 183 Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅱ. 정부신뢰에대한이론적논의 184 한국정책학회보제 22

[INPUT] 뒤에는변수와관련된정보를표기한다. [CARDS;] 뒤에는각각의변수가가지는관측값들을표기한다. >> 위의프로그램에서데이터셋명은 wghtclub 이고, 변수는 idno, name, team, strtwght, endwght 이다. 이중 name 과 team 은

SAS 의기본형식 1. INPUT 문 DATA wghtclub; INPUT idno 1-4 name $ 6-24 team $ strtwght endwght; loss=strtwght -endwght; CARDS; 1023 David Shaw red 189 165 1049 Amelia Serrno yellow 145 124 1219 Alan Nance red

표본재추출(resampling) 방법

표본재추출 (resampling) 방법 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 표본재추출 (resampling) 방법 1 / 18 학습내용 개요 CV(crss-validatin) 검증오차 LOOCV(leave-ne-ut crss-validatin) k-fld CV 편의-분산의관계분류문제에서의 CV Btstrap 박창이 ( 서울시립대학교통계학과

LaTeX. [width=1em]Rlogo.jpg Sublime Text. ..

L A TEX 과 을결합한문서작성 Sublime Text 의활용 2015. 01. 31. 차례 1 L A TEX 과활용에유용한 Sublime text 2 LaTeXing 과 Extend 3 LaTeXing 의 Snippet 을활용한 L A TEX 편집 4 L A TEX 과을결합한문서작성 5 Reproducible Research 의응용 활용에 유용한 Sublime

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통계학 추출분포 한국보건사회연구원 2017 년 5 월 22 일 ( 월요일 ) 강의슬라이드 6 1/ 36 목차 1 들어가며 2 표본평균의추출분포 3 추출분포결론 2/ 36 추출분포와통계적추론 통계량의추출분포모집단분포 통계적추론이어떤표본을토대로모집단에대한결론을내리게끔해줌 어떤표본을토대로모집단에대한결론을내릴때, 이표본이모집단을잘대표해야한다는것은이제두말하면잔소리 =

한국보건사회연구원통계학및계량경제학의기초및응용 강의노트 2017 년 4 월 5 월 통계학 : 자료의분포 (Distribution) 검토 자료폭탄을맞았다고할만큼현재우리주변에는자료가산재해있습니다. 문제는이렇게곳곳에널려있는자료중에서중요하고유용한정보를끄집어내기가참힘들다는점입니다

통계학 : 자료의분포 (Distribution) 검토 자료폭탄을맞았다고할만큼현재우리주변에는자료가산재해있습니다. 문제는이렇게곳곳에널려있는자료중에서중요하고유용한정보를끄집어내기가참힘들다는점입니다. 통계학은수리과학의한분과학문으로 ( 물론이주장에동의를안하는수학자도있습니다 ), 이러한자료의홍수속에서귀중한정보를추출할수있게끔도와주는방법을연구하는학문입니다. 따라서통계학을잘이해를하고또올바로응용을하면우리가갖고있는자료에서유의미한정보와무의미한정보를분리할수있게되어

tiawPlot ac 사용방법

tiawplot ac 매뉴얼 BORISOFT www.borisoft.co.kr park.ji@borisoft.co.kr HP : 00-370-077 Chapter 프로그램설치. 프로그램설치 3 2 Chapter tiawplot ac 사용하기.tiawPlot ac 소개 2.tiawPlot ac 실행하기 3. 도면파일등록및삭제 4. 출력장치설정 5. 출력옵션설정

- 459 - 유신익 김동철 - 460 - 위기기간의동안국내공모형주식펀드의수익률, 정보의질, 정보의비대칭성, 업종집중도및스타일간의영향분석 - 461 - 유신익 김동철 - 462 - 위기기간의동안국내공모형주식펀드의수익률, 정보의질, 정보의비대칭성, 업종집중도및스타일간의영향분석 - 463 - 유신익 김동철 - 464 - 위기기간의동안국내공모형주식펀드의수익률, 정보의질,

Microsoft Word MetOne237Bmanual

Air Particle Counter 의사용법 Met One 237 Air Particle Counter 조선계측기교역 Tel : 02-2268-4344 Fax : 02-2275-5348 htt//:www.chosun21.co.kr 1. 장비구성 : A. Particle Counter : 본장비는 0.3um 부터측정이가능한 Met One 237B와 0.5 um부터가능한

<4F E20C7C1B7CEB1D7B7A5C0BB20C0CCBFEBC7D120B5A5C0CCC5CD20BAD0BCAE20B9D720B1D7B7A1C7C120B1D7B8AEB1E F416E616C F616E645F47726

Origin 프로그램을이용한데이터분석및그래프그리기 "2-4 단일코일에의해형성되는자기장의특성측정 " 실험을예로하여 Origin 프로그램을이용한데이터분석및그래프그리기에대해설명드리겠습니다. 먼저 www.originlab.com 사이트를방문하여회원가입후 Origin 프로그램데모버전을다운로드받아서설치합니다. 설치에필요한액세스코드는회원가입시입력한 e-mail로발송됩니다.

i - ii - iii - iv - 1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 7 - φ λ 8 - 9 - 10 - δ ⁸ δ max max max 11 -../data/1 data_directory ---- 1 top output_file_head(fohead) ---- 2 4 number_of_channel ---- 3 VV VH HV HH output_channel_head

i

저작자표시 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 이차적저작물을작성할수있습니다. 이저작물을영리목적으로이용할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우, 이저작물에적용된이용허락조건을명확하게나타내어야합니다.

- 1 - - 2 - 3) 공표효과란기업이배당지급을공표하게되면투자자및이해관계자에게기업의긍정적인이미지개선등부수적인효과가발생하는것을말함. - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - α β β β β β β β β β ε - 8 - α β β β β β β β β β ε - 9 - α β β β β β β β β β β β ε 세무보고이익 법인세부담액

제 3 장평활법 지수평활법 (exponential smoothing) 최근자료에더큰가중값, 과거로갈수록가중값을지수적으로줄여나가는방법 시스템에변화가있을경우변화에쉽게대처가능 계산이쉽고많은자료의저장이필요없다 예측이주목적단순지수평활법, 이중지수평활법, 삼중지수평활법, Wint

제 3 장평활법 지수평활법 (exponential smoothing) 최근자료에더큰가중값, 과거로갈수록가중값을지수적으로줄여나가는방법 시스템에변화가있을경우변화에쉽게대처가능 계산이쉽고많은자료의저장이필요없다 예측이주목적단순지수평활법, 이중지수평활법, 삼중지수평활법, Winters의계절지수평활법 이동평균법 (moving average method) 평활에의해계절성분또는불규칙성분을제거하여전반적인추세를뚜렷하게파악

동아시아국가들의실질환율, 순수출및 경제성장간의상호관계비교연구 : 시계열및패널자료인과관계분석

동아시아국가들의실질환율, 순수출및 경제성장간의상호관계비교연구 : 시계열및패널자료인과관계분석 목차 I. 서론 II. 동아시아각국의무역수지, 실질실효환율및 GDP간의관계 III. 패널데이터를이용한 Granger인과관계분석 IV. 개별국실증분석모형및 TYDL을이용한 Granger 인과관계분석 V. 결론 참고문헌 I. 서론 - 1 - - 2 - - 3 - - 4

실험. Multimeter 의사용법및기초회로이론 Multimeter 의사용법 멀티미터 (Multimeter) 는저항, 전압, 전류등을측정할수있는계측기로서전면은다음그림과같다. 멀티미터를이용해서저항, 전압, 전류등을측정하기위해서는다음그림과같은프로브 (probe) 를멀티미터

실험. Multimeter 의사용법및기초회로이론 Multimeter 의사용법 멀티미터 (Multimeter) 는저항, 전압, 전류등을측정할수있는계측기로서전면은다음그림과같다. 멀티미터를이용해서저항, 전압, 전류등을측정하기위해서는다음그림과같은프로브 (probe) 를멀티미터의전면패널에꼽는다. 통상적으로검은색프로브는전면패널의검은단자 (COM) 에꼽으며, 빨간색프로브는빨간색단자에꼽는다.

고객관계를 리드하는 서비스 리더십 전략

제 13 장분산분석 1 13.1 일원분산분석 13. 분산분석 - 무작위블럭디자인 13.3 이원분산분석 - 팩토리얼디자인 분산분석 (ANOVA) - 두개이상의집단들의평균값을비교하는데사용. 일원분산분석 - 처치변수가한개인분산분석. 1. 분산분석의원리 A 3.0 8.0 7.0 5.0 5.0 6.0 4.0 7.0 6.0 4.0 평균 5.0 6.0 B 3.0 9.0

PowerPoint 프레젠테이션

실습 1 배효철 th1g@nate.com 1 목차 조건문 반복문 System.out 구구단 모양만들기 Up & Down 2 조건문 조건문의종류 If, switch If 문 조건식결과따라중괄호 { 블록을실행할지여부결정할때사용 조건식 true 또는 false값을산출할수있는연산식 boolean 변수 조건식이 true이면블록실행하고 false 이면블록실행하지않음 3

아시아연구 16(1), 2013 pp. 105-130 중국의경제성장과보험업발전간의 장기균형관계 Ⅰ. 서론 Ⅲ. 실증분석 1. 분석방법 < 그림 1> 중국의보험밀도와국민 1 인당명목 GNI 성장추이 보험밀도 국민 1 인당명목 GNI < 그림 2> 중국의주요거시경제지표변화추이 총저축액 금리, 물가, 실업률 < 표 1> 변수정의 변수명 정의 자료출처 LTP

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제 3 강계량경제학 Review Par I. 단순회귀모형 I. 계량경제학 A. 계량경제학 (Economerics 이란? i. 경제적이론이설명하는경제변수들간의관계를경제자료를바탕으로통 계적으로추정 (esimaion 고검정 (es 하는학문 거시소비함수 (Keynse. C=f(Y, 0