Microsoft Word - EDA_Univariate.docx

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

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Math. Statistics: Statistics? 1 What is Statistics? 1. (collection), (summarization), (analyzing), (presentation) (information) (statistics).., Survey, :, : : QC, 6-sigma, Data Mining(CRM) (Econometrics)

슬라이드 1

소표본 (

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 )

확률과통계6

확률과통계 6. 이산형확률분포 건국대학교스마트 ICT 융합공학과윤경로 (yoonk@konkuk.ac.kr) 6. 이산형확률분포 6.1 이산균일분포 6.2 이항분포 6.3 초기하분포 6.4 포아송분포 6.5 기하분포 6.6 음이항분포 * ( 제외 ) 6.7 다항분포 * ( 제외 ) 6.1 이산균일분포 [ 정의 6-1] 이산균일분포 (discrete uniform

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.........................................

Microsoft Word - EDA_Univariate.docx

일변량분석개념 일변량분석은개체의특성을 측정한변수가하나인 통계분석 방법 변수의 종류 ( 수리 통계 ) 이산형 (discrete): 측정결과를셀수있는경우이다. 성별, 직업, 교통량, 나이등이여기해당된다. 연속형 (continuous): 측정결과가무한이 (infinite) 많은변수를연속형형변수라한다. 즉변수의범위 (range) 중어떤구간을설정하더라도측정치가발생할할수있는경우로키,

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)

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

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

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

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R 과함께하는통계학의이해 빅북이라명명된이책은지식공유의세계적인흐름에동참하고지적인업적들이세상과인류의지식이되도록하며, 누구나쉽게접근하고활용할수있는환경을만들고자한다. 이책의저작권은빅북 (www.bigbook.or.kr) 에있으며모든용도로활용할수있다. 다만상업용출판을하고자하는경우에는사전에문서로된허락을받아야한다. 공유와협력의교과서만들기운동본부 R 과함께하는 통계학의이해

확률 및 분포

확률및분포 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 확률및분포 1 / 15 학습내용 조건부확률막대그래프히스토그램선그래프산점도참고 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 확률및분포 2 / 15 조건부확률 I 첫째가딸일때두아이모두딸일확률 (1/2) 과둘중의하나가딸일때둘다딸일확률 (1/3) 에대한모의실험 >>> from collections import

1 1 Department of Statistics University of Seoul August 28, 2017 확률분포 누적분포함수 확률공간이정의되었다고가정하자. 즉, 어떤사건 A 에대해서 P(A) 를항상생각할수있다고가정하자. 어떤확률변수 X 주어졌을때 Pr(X x) = P(X (, x]) 로정의하면 Pr(X x) 의값을모든 x 에대해생각할수있다. F

Microsoft PowerPoint - LN05 [호환 모드]

계량재무분석 I Chapter 6 & 7 Probability Distribution II 경영대학재무금융학과 윤선중 0 Objectives 확률변수 이산확률분포 (Discrete Random Variables): 셀수있는확률변수 연속확률분포 (Continuous Random Variables): 셀수없는경우의수 이산확률변수 분포의대표값 기대치 (Expected

Microsoft PowerPoint - PDF3 SBE 20080417.pptx

연속형 확률밀도함수 연속형 확률분포함수? 데이터 히스토그램의 정상을 연결하면 확률분포함수가 된다. 이를 이용하여 데이터(표본)의 분포(이는 모집단의 분포와 동일)를 구 하게 된다. 그러나 함수를 구하는 것은 불가능해 보인다. 그래서 현실에서는 확률분포를 가정하게 된다. (예)기다리는 시간: 지수분포, 측정 오 차: 정규분포 Gauss(천문학자): 행성들간 거리

1 경영학을 위한 수학 Final Exam 2015/12/12(토) 13:00-15:00 풀이과정을 모두 명시하시오. 정리를 사용할 경우 명시하시오. 1. (각 6점) 다음 적분을 구하시오 Z 1 4 Z 1 (x + 1) dx (a) 1 (x 1)4 dx 1 Solut

경영학을 위한 수학 Fial Eam 5//(토) :-5: 풀이과정을 모두 명시하시오. 정리를 사용할 경우 명시하시오.. (각 6점) 다음 적분을 구하시오 4 ( ) (a) ( )4 8 8 (b) d이 성립한다. d C C log log (c) 이다. 양변에 적분을 취하면 log C (d) 라 하자. 그러면 d 4이다. 9 9 4 / si (e) cos si

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.

확률과통계4

확률과통계 4. 확률변수와확률분포 건국대학교스마트 ICT 융합공학과윤경로 (yoonk@konkuk.ac.kr) 4. 확률변수와확률분포 4.1 확률변수와확률분포의개념 4.2 결합확률분포 4.3 주변확률분포 4.4 조건부확률분포 4.5 확률변수의독립 4.1 확률변수와확률분포의개념 [ 정의 4-1] 확률변수 (random variable) 표본공간의각원소를실수값으로

Vector Differential: 벡터 미분 Yonghee Lee October 17, 벡터미분의 표기 스칼라미분 벡터미분(Vector diffrential) 또는 행렬미분(Matrix differential)은 벡터와 행렬의 미분식에 대 한 표

Vector Differential: 벡터 미분 Yonhee Lee October 7, 08 벡터미분의 표기 스칼라미분 벡터미분(Vector diffrential) 또는 행렬미분(Matrix differential)은 벡터와 행렬의 미분식에 대 한 표기법을 정의하는 방법이다 보통 스칼라(scalar)에 대한 미분은 일분수 함수 f : < < 또는 다변수 함수(function

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

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,

(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

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

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

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

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

01

2019 학년도대학수학능력시험 9 월모의평가문제및정답 2019 학년도대학수학능력시험 9 월모의평가문제지 1 제 2 교시 5 지선다형 1. 두벡터, 모든성분의합은? [2 점 ] 에대하여벡터 의 3. 좌표공간의두점 A, B 에대하여선분 AB 를 로외분하는점의좌표가 일때, 의값은? [2점] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 2. lim 의값은? [2점] 4. 두사건,

... —....—

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 =

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

자료의 이해 및 분석

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

Contents 확률분포 (probability distribution) 이항분포 (binomial distribution) 초기하분포 (hypergeometric distribution) 포아송분포 (poisson distribution) 2

통계학 - CAS0001 7 주차 이산확률분포 이석준 Contents 확률분포 (probability distribution) 이항분포 (binomial distribution) 초기하분포 (hypergeometric distribution) 포아송분포 (poisson distribution) 2 학습목표 확률변수가연속적인지이산적인지구분한다. 이항분포, 초기하분포,

용역보고서

여러고장모드를갖는자료분석방법 2009. 1. ( 주 ) 한국신뢰성기술서비스 목차 여러고장모드를갖는자료분석방법...3 1. 개요...3 2. 분석방법및예제...4 2.1 CFM(Competing Failure Mode) 분석...4 2.2 Mixed Weibull 분석...4 2.3 Mixed Weibull 예제...5 3. 요약정리...9 ii http://www.korts.co.kr

제 8 장. 통계적추정 개요 : 통계적추정 ( 추론 ) 은모집단에서추출된표본의정보로모집단에대한값의추측또는그값에대한확신을결정하는과정이며다음의두단계가있다. 2 통계적추정 (statistical estimation): 모수인평균 ( m), 분산 ( s ), 표준편차 ( s

제 8 장. 통계적추정 개요 : 통계적추정 ( 추론 ) 은모집단에서추출된표본의정보로모집단에대한값의추측또는그값에대한확신을결정하는과정이며다음의두단계가있다. 통계적추정 (statistical estimati): 모수인평균 ( m), 분산 ( s ), 표준편차 ( s ), 상관계수 ( r ) 가갖 는값과범위를추정. 가설검정 (hypthesis testig): 모수에대한통계적추정값의옳고그름을판단.

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

<4D F736F F D20BDC3B0E8BFADBAD0BCAE20C1A B0AD5FBCF6C1A45FB0E8B7AEB0E6C1A6C7D E646F63>

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

Microsoft PowerPoint - 3ÀÏ°_º¯¼ö¿Í »ó¼ö.ppt

변수와상수 1 변수란무엇인가? 변수 : 정보 (data) 를저장하는컴퓨터내의특정위치 ( 임시저장공간 ) 메모리, register 메모리주소 101 번지 102 번지 변수의크기에따라 주로 byte 단위 메모리 2 기본적인변수형및변수의크기 변수의크기 해당컴퓨터에서는항상일정 컴퓨터마다다를수있음 short

Microsoft Word - Ch2_Function_math.docx

Calculus is the mathematics of motion and change. 운동과변화의수학인선형대수는 (Calculus) 함수의순간변화율에 ( 기울기 ) 대한미분 (Differentiation), 함수의특정구간의면적의합에관한적분과 (Integral) 함수의수렴값에대한극한에 (limiting value) 관해다루게된다. 선형대수는 7 세기과학자들의수학적요구에의해시작되었다.

Microsoft Word - Chapter6.doc

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

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

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- 186 - HANYANG Univ. Paul Hwang (http://www.cyworld.com/transportation) - 187 - - 188 - HANYANG Univ. Paul Hwang (http://www.cyworld.com/transportation) - 189 - 한시간교통량 - 190 - HANYANG Univ. Paul Hwang

PowerPoint 프레젠테이션

응용식물통계학 Statistics of Applied Plants Science 친환경식물학부유기농생태학전공황선구 13 장상관분석 1. 상관계수 2. 상관분석의가정과특성 3. 모상관계수의검정과신뢰한계 4. 순위상관 14 장회귀분석 1. 회귀직선의추정 2. 회귀직선의검정및추론 3. 모집단절편과회귀계수의구간추정 4. 곡선회귀 - 실습 - 상관분석 지금까지한가지확률변수에의한현상을검정하였다.

Microsoft PowerPoint Relations.pptx

이산수학 () 관계와그특성 (Relations and Its Properties) 2010년봄학기강원대학교컴퓨터과학전공문양세 Binary Relations ( 이진관계 ) Let A, B be any two sets. A binary relation R from A to B, written R:A B, is a subset of A B. (A 에서 B 로의이진관계

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

연구보고서 2009-05 일반화선형모형 (GLM) 을이용한 자동차보험요율상대도산출방법연구 Ⅰ. 요율상대도산출시일반화선형모형활용방법 1. 일반화선형모형 2 연구보고서 2009-05 2. 일반화선형모형의자동차보험요율산출에적용방법 요약 3 4 연구보고서 2009-05 Ⅱ. 일반화선형모형을이용한실증분석 1. 모형적용기준 < > = 요약 5 2. 통계자료및통계모형

MS_적분.pages

고대수학자들은사각형의면적 밑변 높이, 삼각형면적 밑변 높이 평행사변형의면적 Euclid gomtry 밑면 높이, 사다리꼴의면적 윗변 + 아래변 * 높이 를이용하여구하였다. 이를이용하여왼쪽의다각형면적은구할수있으나오른쪽의곡선의면적은어떻게구할것인가? Archimds 는곡선의면적을이미알려진다각형, 삼각형의면적으로근사시켜구하는방법을생각하였다. 이것이면적에대한현재정의의근간이된다.

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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

Microsoft PowerPoint - 26.pptx

이산수학 () 관계와그특성 (Relations and Its Properties) 2011년봄학기 강원대학교컴퓨터과학전공문양세 Binary Relations ( 이진관계 ) Let A, B be any two sets. A binary relation R from A to B, written R:A B, is a subset of A B. (A 에서 B 로의이진관계

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

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.

목차 1. 통계학이란무엇인가? 2. 통계학의응용분야 3. 통계학의분야들 4. 강의소개 5. 그리고..

경영통계학 경영통계학에서는무엇을배우게될까? 2014 년도 2 학기 목차 1. 통계학이란무엇인가? 2. 통계학의응용분야 3. 통계학의분야들 4. 강의소개 5. 그리고.. 1. 통계학이란무엇인가? 매일접하는통계적결과들 연극티켓의평균가격은 18,670원이며우리나라가정의연평균관람횟수는 3.4회이다. 지난해투신사들의평균수익률은 26.5% 였으며투신사에예금한금액은 230억원이증가하였다.

베이지안통계분석 전종준 1 1 University of Seoul, Korea Spring 2017 1/49 Outline 들어가며베이지안추론베이지안분석모형 Monte-Carlo Markov Chain (MCMC) 2/49 들어가며 확률변수 동전던지기실험 실험결과는앞면또는뒷면확률변수 X 는앞면일때 1, 뒷면일때 0 의값을갖는다. 주가의로그수익률실험 ( 관찰

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

윈도우즈프로그래밍(1)

제어문 (2) For~Next 문 윈도우즈프로그래밍 (1) ( 신흥대학교컴퓨터정보계열 ) 2/17 Contents 학습목표 프로그램에서주어진특정문장을부분을일정횟수만큼반복해서실행하는문장으로 For~Next 문등의구조를이해하고활용할수있다. 내용 For~Next 문 다중 For 문 3/17 제어문 - FOR 문 반복문 : 프로그램에서주어진특정문장들을일정한횟수만큼반복해서실행하는문장

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통계학 통계적추론 한국보건사회연구원 2017 년 5 월 29 일 ( 월요일 ) 강의슬라이드 7-1 1/ 72 목차 1 서론 2 신뢰구간을이용한통계적추론 3 통계적유의성검정 4 유의성검정과관련해서유의해야할점 2/ 72 지난시간복습 왜 x 가 µ 와완벽하게일치하지않고또어떤표본을추출했냐에따라 x 값이달라지는데이 x 를이용해서모집단 µ 를추정할까? 두가지사실때문 :

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교육시간표 2 기초통계 통계? 복잡한데이터를아주간단하게표현하는것 자료에서정보를추출하는것 수많은데이터 흩어져있는자료 요약된수치와그래프 의미있는정보 4 데이터의특성 중심위치 데이터는중심으로모인다산포 데이터는일정한크기의변동이있다. 5 중심위치에대한평가척도 평균 (Mean) : 모든자료의합을자료의개수로나눈값 X = n X 절사평균 (Trimmed Mean) : 상위

Survey Analyst 2012 년하반기사회조사분석사 2 급필기 제 1 과목조사방법론 1 1. 다음중일반적으로가장높은응답률을확보할수있는조사방법은? 2. 다음중우편조사의특성과가장거리가먼것은? 3. 연구방법으로서의연역적접근법과귀납적접근법에관한설명으로틀린것은? 4. 참여

Survey Analyst 2012 년하반기사회조사분석사 2 급필기 제 1 과목조사방법론 1 1. 다음중일반적으로가장높은응답률을확보할수있는조사방법은? 2. 다음중우편조사의특성과가장거리가먼것은? 3. 연구방법으로서의연역적접근법과귀납적접근법에관한설명으로틀린것은? 4. 참여관찰 (participant observation) 에대한설명으로틀린것은? 제공카페 : Daum

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확률및통계 확률및통계 1 성격 본과정은과학기술특성화대학의 확률및통계 ( 또는 기초통계학 ) 과목에해당하는내용을다룬다. 이과정을통하여학생들은대학과정이수에필요한정성적 / 정량적자료분석을위한통계적사고의기초를습득하게된다. 또한수학, 통계학, 또는계량적분석을많이요구하는학문을전공하고자하는학생들에게는과학적분석방법의수리적토대를갖추도록하여상위교과목을수강할수있는능력을기르도록한다.

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CHAPTER 4. SAS 함수 SAS는변수에대한함수값계산이나계산에필요한함수가내장되어있다. 수학적계산을위한절대값, 제곱근과승 (power), 로그, 지수함수, 통계계산을위한평균, 분산, CV 등많은함수들이있다. 이함수를사용하는방법은다음과같다. 수식처럼오른쪽함수결과가왼쪽변수에저장된다. 함수는변수의각관측치에적용되므로결과는변수의관측치수만큼계산된다. 즉함수의계산은데이터에서행으로이루어진다.

YBM시사닷컴, 첨단 개인별 맞춤 학습 시스템 개발

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Version 3 ( 강의용수정 ) R 을이용한통계기반데이터분석 2017 윤형기 (hky@openwith.net) 일정표 빅데이터개념과분석플랫폼 데이터분석개념과모델링 통계분석 기계학습 R 언어 1 일차 2 일차 3 일차 4 일차 오전 도입 빅데이터배경 / 개념 빅데이터플랫폼 데이터분석개념과절차 1 CRISP-DM 분석전략 ( 목표와가설 / 지표체계 ) 분석도구

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

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제 1 절 two way ANOVA 제1절 1 two way ANOVA 두 요인(factor)의 각 요인의 평균비교와 교호작용(interaction)을 검정하는 것을 이 원배치 분산분석(two way ANalysis Of VAriance; two way ANOVA)이라

제 절 two way ANOVA 제절 two way ANOVA 두 요인(factor)의 각 요인의 평균비교와 교호작용(interaction)을 검정하는 것을 이 원배치 분산분석(two way ANalysis Of VAriance; two way ANOVA)이라고 한다. 교호작용은 두 변수의 곱에 대한 검정으로 유의확률이 의미있는 결과라면 두 변수는 서로 영향을

3.2 함수의정의 Theorem 6 함수 f : X Y 와 Y W 인집합 W 에대하여 f : X W 는함수이다. Proof. f : X Y 가함수이므로 f X Y 이고, Y W 이므로 f X W 이므로 F0이만족된다. 함수의정의 F1, F2은 f : X Y 가함수이므로

3.2 함수의정의 Theorem 6 함수 f : X Y 와 Y W 인집합 W 에대하여 f : X W 는함수이다. Proof. f : X Y 가함수이므로 f X Y 이고, Y W 이므로 f X W 이므로 F0이만족된다. 함수의정의 F1, F2은 f : X Y 가함수이므로성립한다. Theorem 7 두함수 f : X Y 와 g : X Y 에대하여, f = g f(x)

Probabilistic graphical models: Assignment 3 Seung-Hoon Na June 7, Gibbs sampler for Beta-Binomial Binomial및 beta분포는 다음과 같이 정의된다. k Bin(n, θ):

Probabilistic graphical models: Assignment 3 Seung-Hoon Na June 7, 207 Gibbs sampler for Beta-Binomial Binomial및 beta분포는 다음과 같이 정의된다. k Bin(n, θ): binomial distribution은 성공확률이 θ인 시도에서, n번 시행 중 k번 성공할 확률

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

제장 2 비모수 검정(NONPARAMETRIC ANALYSIS) ③ 연구자는 SPSS 출력결과에서 유의확률을 확인하여 귀무가설(H0 )의 기각, 채택 여부를 결정한다. 예를 들어 연구자가 연구자료의 정규성을 검정하기 위하여 유 의수준을 α = 0.05로 설정하고 SPS

제장 비모수 검정(nonparametric analysis) 모집단의 분포를 알 수 없거나 모집단이 정규분포를 따른다고 가정할 수 없는 경우에는 모수적 검정을 사용할 수 없다. 이 경우에 자료의 부호나 순위로 가설 검정을 실시하며 이러한 검정 방법을 비모수 검정이라고 한다. 제절 적합도 검정(goodness of fit test) 주어진 자료가 어떠한 통계적

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이산수학 () 1.3 술어와한정기호 (Predicates and Quantifiers) 2006 년봄학기 문양세강원대학교컴퓨터과학과 술어 (Predicate), 명제함수 (Propositional Function) x is greater than 3. 변수 (variable) = x 술어 (predicate) = P 명제함수 (propositional function)

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2. 측정의수준 제 1 절경영 / 경제현상측정의의미 측정의수준 (levels of measurement)

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System Software Experiment 1 Lecture 5 - Array Spring 2019 Hwansoo Han (hhan@skku.edu) Advanced Research on Compilers and Systems, ARCS LAB Sungkyunkwan University http://arcs.skku.edu/ 1 배열 (Array) 동일한타입의데이터가여러개저장되어있는저장장소

= ``...(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.

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

(Microsoft PowerPoint - Ch21_NumAnalysis.ppt [\310\243\310\257 \270\360\265\345])

수치해석 161009 Ch21. Numerical Differentiation 21.1 소개및배경 (1/2) 미분 도함수 : 독립변수에대한종속변수의변화율 y = x f ( xi + x) f ( xi ) x dy dx f ( xi + x) f ( xi ) = lim = y = f ( xi ) x 0 x 차분근사 도함수 1 차도함수 : 곡선의한점에서접선의구배 21.1

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

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

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제 4장 확률 우리는 일상생활에서 확률이라는 용어를 많이 접하게 된다. 확률(probability)는 한자어로 확실할 확( 確 ), 비율 률( 率 )로 해석된다. 로또당첨확률, 야구 한국시리즈에서 특정 팀이 우승 할 확률, 흡연자가 폐암에 걸릴 확률, 집값이 오를 확률 등 수없이 많은 확률들이 현대생활 에서 사용되어지고 있다. 대부분의 일간신문에는 기상예보

학습목표 함수프로시저, 서브프로시저의의미를안다. 매개변수전달방식을학습한다. 함수를이용한프로그래밍한다. 2

학습목표 함수프로시저, 서브프로시저의의미를안다. 매개변수전달방식을학습한다. 함수를이용한프로그래밍한다. 2 6.1 함수프로시저 6.2 서브프로시저 6.3 매개변수의전달방식 6.4 함수를이용한프로그래밍 3 프로시저 (Procedure) 프로시저 (Procedure) 란무엇인가? 논리적으로묶여있는하나의처리단위 내장프로시저 이벤트프로시저, 속성프로시저, 메서드, 비주얼베이직내장함수등

수도권과비수도권근로자의임금격차에영향을미치는 집적경제의미시적메커니즘에관한실증연구 I. 서론

수도권과비수도권근로자의임금격차에영향을미치는 집적경제의미시적메커니즘에관한실증연구 I. 서론 Ⅱ. 선행연구고찰 집적경제메커니즘의유형공유메커니즘매칭메커니즘학습메커니즘 내용기업이군집을형성하여분리불가능한생산요소, 중간재공급자, 노동력풀등을공유하는과정에서집적경제발생한지역에기업과노동력이군집을이뤄기업과노동력사이의매칭이촉진됨에따라집적경제발생군집이형성되면사람들사이의교류가촉진되어지식이확산되고새로운지식이창출됨에따라집적경제발생

[ 마이크로프로세서 1] 2 주차 3 차시. 포인터와구조체 2 주차 3 차시포인터와구조체 학습목표 1. C 언어에서가장어려운포인터와구조체를설명할수있다. 2. Call By Value 와 Call By Reference 를구분할수있다. 학습내용 1 : 함수 (Functi

2 주차 3 차시포인터와구조체 학습목표 1. C 언어에서가장어려운포인터와구조체를설명할수있다. 2. Call By Value 와 Call By Reference 를구분할수있다. 학습내용 1 : 함수 (Function) 1. 함수의개념 입력에대해적절한출력을발생시켜주는것 내가 ( 프로그래머 ) 작성한명령문을연산, 처리, 실행해주는부분 ( 모듈 ) 자체적으로실행되지않으며,

단순 베이즈 분류기

단순베이즈분류기 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 단순베이즈분류기 1 / 14 학습내용 단순베이즈분류 구현 예제 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 단순베이즈분류기 2 / 14 단순베이즈분류 I 입력변수의값이 x = (x 1,..., x p ) 로주어졌을때 Y = k일사후확률 P(Y = k X 1 = x 1,..., X p =

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

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1.1 R 개요 통계계산과그래프작성을위한언어와환경인 R 은뉴질랜드 Auckland 대학의 Ross Ihaka 와 Robert Gentleman 이 1995 년개발하고 R-Core 팀이 1997 년결성 2002 년 R Foundation 이설립되어전세계에무료로배포되고있다. 1.1.1 GNU(GNU is Not Unix) Project Unix-like Operating

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,

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CHAPTER 9 분산분석 9.1. 분산분석개념 분산분석 (ANOVA: Analysis of Variance) 이란종속변수 (dependent variable: 반응변수 : response variable) 의분산 (variation: 변동 통계에서는이를변수가가진정보라한다 ) 을설명하는독립변수 (independent: 설명변수 : explanatory) 의유의성

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1 장수치미분 1.1 소개및배경 1. 고정확도미분공식 1.3 Richardson 외삽법 1.4 부등간격의미분 1.5 오차가있는데이터의도함수와적분 1.6 MATLAB 을이용한수치미분 1.1 소개및배경 (1/4) 미분이란무엇인가? 도함수 : 독립변수에대한종속변수의변화율 y f( xi + x) f( xi) dy f( x = i + x) f( xi) = lim =

스무살, 마음껏날아오르기위해, 일년만꾹참자! 2014학년도대학수학능력시험 9월모의평가 18번두이차정사각행렬 가 를만족시킬때, 옳은것만을 < 보기 > 에서있는대로고른것은? ( 단, 는단위행렬이다.) [4점] < 보기 > ㄱ. ㄴ. ㄷ. 2013학년도대학수학능력시험 16번

친절한하영쌤의 수학 A형 약점체크집중공략오답률 Best 5 정복 하기! - 보충문제 행렬 2015학년도대학수학능력시험 9월모의평가 19번두이차정사각행렬 가 를만족시킬때, < 보기 > 에서옳은것만을있는대로고른것은? ( 단, 는단위행렬이고, 는영행렬이다.) [4점] < 보기 > ㄱ. 의역행렬이존재한다. ㄴ. ㄷ. 2015학년도대학수학능력시험 6월모의평가 19번두이차정사각행렬

실험 5

실험. apacitor 및 Inductor 의특성 교류회로 apacitor 의 apacitance 측정 본실험에서는 capacitor를포함하는회로에교류 (A) 전원이연결되어있을때, 정상상태 (steady state) 에서 capacitor의전압과전류의관계를알아본다. apacitance의값이 인 capacitor의전류와전압의관계는다음식과같다. i dv = dt

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C 4.5 Source code Pt.3 ISL / 강한솔 2019-04-10 Index Tree structure Build.h Tree.h St-thresh.h 2 Tree structure *Concpets : Node, Branch, Leaf, Subtree, Attribute, Attribute Value, Class Play, Don't Play.

수리통계학

제 강통계학 Revew Part I. 확률론 (Probablty Theory) I. 확률변수 (Radom Varable) 와확률분포 A. 확률변수 는표본공간 Ω 상에서정의되는 real valued fucto 임. 어떤확률적실험의결과로나올수있는모든가능한결과에대해어떤. 실수값이대응되어야함 하나의실험에대해여러가지의확률변수가정의될수있음. 주사위던지는실험 : 던진결과나오는값을대응시켜주는확률변수

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2010-1 학기프로그래밍입문 (1) chapter 06-2 참고자료 포인터 박종혁 Tel: 970-6702 Email: jhpark1@snut.ac.kr 한빛미디어 출처 : 뇌를자극하는 C프로그래밍, 한빛미디어 -1- 포인터의정의와사용 변수를선언하는것은메모리에기억공간을할당하는것이며할당된이후에는변수명으로그기억공간을사용한다. 할당된기억공간을사용하는방법에는변수명외에메모리의실제주소값을사용하는것이다.

(Hyunoo Shim) 1 / 24 (Discrete-time Markov Chain) * 그림 이산시간이다연쇄 (chain) 이다왜 Markov? (See below) ➀ 이산시간연쇄 (Discrete-time chain): : Y Y 의상태공간 = {0, 1, 2,..., n} Y n Y 의 n 시점상태 {Y n = j} Y 가 n 시점에상태 j 에있는사건

데이터마이닝 제 1강

연구데이터분석기본과정 015. 04. 16 아이티베인이현우 0 [ 연구데이터분석기본과정 ] 제 1 장 기초통계 1.1 통계의이해 1. 통계학과자료분석 1.3 자료의정리및요약 1.4 확률분포 1.5 표본과표본분포 [ 부록 ] 연습문제 회사직원들의직업관과사내생활에대한만족도를조사하여전략적인커뮤니케이션과효율적인인사관리의자료를얻기위함 회사에대한평가 : Q1 조직에대한신뢰및존중

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고전적데이터분석은연구목적이설정되면그에맞는 1) 통계적가설 (statistical hypothesis), 모형 (model) 을설정하고 2) 데이터수집하여 3) 가설혹은모형의유의성 (significance) 을검정하였다. 이를 Confirmatory ( 확증적 ) Data Analysis 라한다. 다음은 (confirmatory) 데이터분석의예로한남대학생들의용돈이대학평균과같은가를알아보는연구과정을요약한것이다.

국가기술자격 재위탁 효율성 평가

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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.

(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.

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Power Java 제 6 장선택과반복 이번장에서학습할내용 조건문이란? if 문 if, else 문 중첩 if 문 switch 문 break문 continue문 지금까지는문장들이순차적으로실행된다고하였다. 하지만필요에따라서조건이만족되면문장의실행순서를변경할수있는기능이제공된다. 3 가지의제어구조 조건문 문장이실행되는순서에영향을주는문장 조건에따라서여러개의실행경로가운데하나를선택

Survey Analyst 2013 년 1 회사회조사분석사 2 급필기 제 1 과목조사방법론 1 1. 질문지문항작성원칙에부합하는질문을모두짝지은것은? 2. 연역법과귀납법에관한설명으로옳은것은? 3. 설문조사에관한옳은설명을모두짝지은것은? 제공카페 : Daum 사회조사분석사 G

Survey Analyst 2013 년 1 회사회조사분석사 2 급필기 제 1 과목조사방법론 1 1. 질문지문항작성원칙에부합하는질문을모두짝지은것은? 2. 연역법과귀납법에관한설명으로옳은것은? 3. 설문조사에관한옳은설명을모두짝지은것은? 1 사회조사분석사 2 급조사방법론 1 상반기 4. 비표준화 ( 비구조화 ) 면접의장점을모두짝지은것은? 5. 종단연구와비교한횡단연구의장점과가장거리가먼것은?

Probability Overview Naive Bayes Classifier Director of TEAMLAB Sungchul Choi

Probability Overview Naive Bayes Classifier Director of TEAMLAB Sungchul Choi 머신러닝의학습방법들 - Gradient descent based learning - Probability theory based learning - Information theory based learning - Distance

KDI정책포럼제221호 ( ) ( ) 내용문의 : 이재준 ( ) 구독문의 : 발간자료담당자 ( ) 본정책포럼의내용은 KDI 홈페이지를 통해서도보실수있습니다. 우리나라경

KDI정책포럼제221호 (2010-01) (2010. 2. 10) 내용문의 : 이재준 (02-958-4079) 구독문의 : 발간자료담당자 (02-958-4312) 본정책포럼의내용은 KDI 홈페이지를 통해서도보실수있습니다. http://www.kdi.re.kr 우리나라경기변동성에대한요인분석및시사점 이재준 (KDI 부연구위원 ) * 요 약,,, 1970. * (,