2 / 27 목차 1. M-plus 소개 2. 중다회귀 3. 경로모형 4. 확인적요인분석 5. 구조방정식모형 6. 잠재성장모형 7. 교차지연자기회귀모형
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1 M-Plus 의활용 - 기본모형과예제명령어 - 성신여자대학교 심리학과 조영일, Ph.D.
2 2 / 27 목차 1. M-plus 소개 2. 중다회귀 3. 경로모형 4. 확인적요인분석 5. 구조방정식모형 6. 잠재성장모형 7. 교차지연자기회귀모형
3 3 / M-plus 란? 기본정보 M-plus 는구조방정식모형과종단자료분석 ( 잠재성장모형 ) 의분석에사용되기위해서고안된프로그램임. 그러나 M-plus 는위에서기술한것이외의현재심리학의자료분석에서사용되는거의모든통계모형을검증할수있다. 명령어의체계가영문법에기반을두고단순하여배우기가쉽다. input 파일은.inp 의확장자를 output 파일은.out 의확장자명을가진다. M-plus 홈페이지인 에서 Q&A 를통해서질문에답해준다. Trial-version 을다운로드받으세요. 잠재변수 2 개측정변수 6 개만을가지고있는모형만추정가능 특히, License 를구입한경우 ( 매년일정유지비용을내는경우 ) 에는문제가발생시이메일로자료와프로그램을보내면문제를직접해결해주기도한다.
4 4 / M-plus 란? 기본정보 M-plus 는구조방정식모형과종단자료분석 ( 잠재성장모형 ) 의분석에사용되기위해서고안된프로그램임. 그러나 M-plus 는위에서기술한것이외의현재심리학의자료분석에서사용되는거의모든통계모형을검증할수있다. 명령어의체계가영문법에기반을두고단순하여배우기가쉽다. input 파일은.inp 의확장자를 output 파일은.out 의확장자명을가진다. M-plus 홈페이지인 에서 Q&A 를통해서질문에답해준다. 특히, License 를구입한경우 ( 매년일정유지비용을내는경우 ) 에는문제가발생시이메일로자료와프로그램을보내면문제를직접해결해주기도한다.
5 5 / M-plus 란? 기본명령어체계 1. 자료를읽어들이고, 변수를지정함 2. 모수를추정할방법을지정해줌. 특히, M-plus 는 input 은기본적으로 4 개의기본 section 으로나눌수있음. 1. 자료입력 2. 분석방법 3. 분석모형 4. 결과옵션 3. 검증하고자하는모형을명령어를사용하여기술함. 4. 결과창에대한옵션을지정해줌.
6 6 / M-plus 란? 기본명령어체계 DATA: DATA: Tells Mplus where to find the file containing the data. E:\Growth_Curves\ClassData.dat Without a specific path, Mplus will look in the same folder w here the Mplus code is saved. FILE = kim1.dat; TYPE = INDIVIDUAL;! DEFAULT!TYPE = COVARIANCE; 일반적으로, Mplus 에서는스페이스 (space) 나탭 (tab) 으로분리된원자료를가지고있는 text 파일을불러들여사용한다. 변수의수는 500 개로제한된다. 공분산행렬이나상관행렬도자료로입력할수있다. 자료는일반적으로 M-plus 의 input 파일과같은폴더에있는것이좋다.
7 7 / M-plus 란? 기본명령어체계 원자료를포함한 text파일의일반적인형태 1) Space로변수들이구분됨 2) Tab으로변수들이구분됨
8 8 / M-plus 란? 기본명령어체계 분산 (variance) X1; X1 공분산 (covariance) X1 with X2; X1 X2 회귀계수 (regression coefficient) Y1 on X1; 독립변수 ( 예측변수 ) 는왼편에 종속변수 ( 준거변수 ) 는오른편에 X1 Y1 평균 (mean) [X1]; M-plus 에서는측정변수의평균을자동으로추정 1 X1
9 9 / M-plus 란? 기본명령어체계 OUTPUT: Lists specific statistical and graphical output wanted OUTPUT: Will get to this in the next section CINTERVAL(BCBOOTSTRAP); 활용가능한옵션 : - SAMPSTAT : 기술통계치를출력하시오. - STANDARDIZED : 표준화계수를출력하시오. - RESIDUAL : 잔차행렬을출력하시오. - CINTERVAL(BCBOOTSTRAP) : Bootstrapping 에의한신뢰구간을출력하시오. - TECH1 : 추정되는모수들을표시해준다. - MODINDICES( 숫자 ): 해당하는숫자이상의수정지수를가지는값을출력하시오.
10 10 / M-plus 의활용 활용자료 자료명 : 구조방정식모형 ( 문항꾸러미없음 ).sav 변수명 : 자존감 (SE): SE1, SE2, SE3 효능감 (EF): EF1, EF2, EF3 충동성 (SS): SS1, SS2, SS3 우울 (DEP): DEP1, DEP2, DEP3 GENDER SE1 SE2 SE3 EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP 사례수 : 300 명
11 11 / M-plus 의활용 SPSS 에서 M-plus 데이터파일만들기 SPSS 데이터를콤마 (,) 로변수들을구분해주는 m-plus 자료를만듬.
12 12 / M-plus 의활용 SPSS 에서 M-plus 데이터파일만들기 스프레드시트에변수이름쓰기 (W) 를클릭하여선택하지않는다.
13 13 / M-plus 의활용 SPSS 에서 M-plus 데이터파일만들기
14 14 / M-plus 의활용 TITLE: DATA DESCRIPTION In this file, you can find the variable names for the data file. USEVARIABLES = GENDER SE1 SE2 SE3 DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; EF1 EF2 EF3 VARIABLE: NAMES ARE GENDER SE1 SE2 SE3 EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 SS1 SS2 SS3 DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE MISSING = ALL(99); SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; ANALYSIS: TYPE=BASIC; MODEL: OUTPUT:
15 15 / 예제 1 ( 중다회귀모형 ) 자존감 자살생각 우울
16 16 / 예제 1 ( 중다회귀모형 )-M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names USEVARIABLES = for the data file. SUICIDE SE DEP; DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; MISSING = ALL(99); VARIABLE: NAMES ARE GENDER ANALYSIS: SE1 SE2 SE3 EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 MODEL: DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE SUICIDE ON SE DEP; SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; OUTPUT:
17 17 / 예제 1 ( 중다회귀모형 )-M-plus output 파일
18 18 / 예제 2 ( 경로분석 - 단순매개모형 ) 자존감 자살생각 우울
19 19 / 예제 2 ( 경로분석 - 단순매개모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. ANALYSIS: DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; MODEL: VARIABLE: NAMES ARE GENDER DEP ON SE; SE1 SE2 SE3 SUICIDE ON SE DEP; EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 OUTPUT: DEP1 DEP2 DEP3 STANDARDIZED; SUICIDE SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; USEVARIABLES = SUICIDE SE DEP; MISSING = ALL(99);
20 20 / 예제 2 ( 경로분석 - 단순매개모형 ): M-Plus output 파일
21 21 / 예제 2 ( 경로분석 - 단순매개모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. ANALYSIS: DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; MODEL: VARIABLE: NAMES ARE GENDER DEP ON SE; SE1 SE2 SE3 SUICIDE ON SE DEP; EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 MODEL INDIRECT: DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE SUICIDE IND SE; SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; OUTPUT: USEVARIABLES = STANDARDIZED; SUICIDE SE DEP; MISSING = ALL(99);
22 22 / 예제 2 ( 경로분석 - 단순매개모형 ): M-Plus output 파일
23 23 / 예제 3 ( 경로분석 - 중다매개모형 ) 우울 자존감 자살생각 효능감
24 24 / 예제 3 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. USEVARIABLES = SUICIDE SE DEP; DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; MISSING = ALL(99); VARIABLE: NAMES ARE GENDER SE1 SE2 SE3 EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; USEVARIABLES = SUICIDE SE DEP; MISSING = ALL(99); ANALYSIS: MODEL: DEP ON SE; EF ON SE; SUICIDE ON DEP EF; OUTPUT: STANDARDIZED;
25 25 / 예제 3 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus output 파일
26 26 / 예제 3 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. USEVARIABLES = SUICIDE SE DEP; DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; MISSING = ALL(99); VARIABLE: NAMES ARE GENDER SE1 SE2 SE3 EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; USEVARIABLES = SUICIDE SE DEP; MISSING = ALL(99); ANALYSIS: MODEL: DEP ON SE; EF ON SE; SUICIDE ON DEP EF; MODEL INDIRECT: SUICIDE IND SE; OUTPUT: STANDARDIZED;
27 27 / 예제 3 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus output 파일
28 28 / 예제 3 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. ANALYSIS: BOOTSTRAP IS 5000; DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; MODEL: VARIABLE: NAMES ARE GENDER DEP ON SE; SE1 SE2 SE3 EF ON SE; EF1 EF2 EF3 SS1 SS2 SS3 SUICIDE ON DEP EF; DEP1 DEP2 DEP3 SUICIDE MODEL INDIRECT: SAT_LIFE STR_LIFE SE EF SS DEP; SUICIDE IND SE; USEVARIABLES = SUICIDE SE DEP; MISSING = ALL(99); OUTPUT: STANDARDIZED CINTERVAL(BCBOOTSTRAP);
29 29 / 예제 3 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus output 파일
30 30 / 예제 3-1 ( 경로분석 - 중다매개모형 ) 우울 자존감 자살생각 효능감
31 31 / 예제 3-1 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. ANALYSIS: DATA: FILE IS PRACTICE.CSV; MODEL: VARIABLE: NAMES ARE GENDER DEP ON SE; SE1 SE2 SE3 EF ON SE; EF1 EF2 EF3 SUICIDE ON DEP EF SE; SS1 SS2 SS3 DEP1 DEP2 DEP3 MODEL INDIRECT: SUICIDE SAT_LIFE STR_LIFE SUICIDE IND SE; SE EF SS DEP; USEVARIABLES = OUTPUT: SUICIDE STANDARDIZED; SE DEP; MISSING = ALL(99);
32 32 / 예제 3-1 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus output 파일
33 33 / 예제 3-1 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus output 파일
34 34 / 예제 3-1 ( 경로분석 - 중다매개모형 ): M-Plus output 파일
35 35 / M-plus 의활용 활용자료 자료명 : 구조방정식모형 ( 문항꾸러미없음 ).sav 변수명 : PRACTICE2.CSV 자존감 (SE): SE1, SE2, SE3, SE4, SE5, SE6 충동성 (SS): SS1, SS2, SS3, SS4, SS5, SS7, SS8, SS9 GENDER SE1 SE2 SE3 SE4 SE5 SE6 SS1 SS2 SS3 SS4 SS5 SS6 SS7 SS8 SS9 사례수 : 300 명
36 36 / 예제 4 ( 확인적요인분석 ) 자존감 SE1 SE2 SE3 SE4 SE5 SE6
37 37 / 예제 4 ( 확인적요인분석 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. ANALYSIS: DATA: FILE IS PRACTICE2.CSV; MODEL: VARIABLE: NAMES ARE GENDER SE BY SE1 SE1 SE2 SE3 SE2 SE4 SE5 SE6 SE3 SS1 SS2 SS3 SE4 SS1 SS2 SS3 SE5 SS4 SS5 SS6 SE6; SS7 SS8 SS9; USEVARIABLES = SE1-SE6; MISSING = ALL(99); OUTPUT: STANDARDIZED;
38 38 / 예제 4 ( 확인적요인분석 ): M-Plus output 파일
39 39 / 예제 4 ( 확인적요인분석 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION In this file, you can find the variable names for the data file. ANALYSIS: DATA: FILE IS PRACTICE2.CSV; MODEL: VARIABLE: NAMES ARE GENDER SE BY SE1 SE1 SE2 SE3 SE2 SE4 SE5 SE6 SE3 SS1 SS2 SS3 SE4 SS1 SS2 SS3 SE5 SS4 SS5 SS6 SE6; SS7 SS8 SS9; USEVARIABLES = SE1-SE6; MISSING = ALL(99); OUTPUT: STANDARDIZED MODINDICES;
40 40 / 예제 4 ( 확인적요인분석 ): M-Plus output 파일
41 41 / 예제 4-1 ( 확인적요인분석 ) 자존감 SE1 SE2 SE3 SE4 SE5 SE6 역문항
42 42 / 예제 4-1 ( 확인적요인분석 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS: In this file, you can find the variable names MODEL: for the data file. SE BY SE1 SE2 DATA: FILE IS PRACTICE2.CSV; SE3 SE4 VARIABLE: NAMES ARE GENDER SE1 SE2 SE3 SE4 SE5 SE6 SS1 SS2 SS3 SE5 SE6; NM BY SE4 SE5 SE6; SS1 SS2 SS3 SS4 SS5 SS6 SE WITH SS7 SS8 SS9; USEVARIABLES = SE1-SE6; MISSING = ALL(99); OUTPUT: STANDARDIZED;
43 43 / 예제 4-1 ( 확인적요인분석 ): M-Plus output 파일
44 44 / 예제 5 ( 구조방정식모형 ) 자존감 우울 SE1 SE2 SE3 DEP1 DEP2 DEP3
45 45 / 예제 5 ( 구조방정식모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS: In this file, you can find the variable names MODEL: for the data file. SE BY SE1 SE2 DATA: FILE IS PRACTICE3.CSV; SE3; VARIABLE: NAMES ARE GENDER SE1 SE2 SE3 DEP1 DEP2 DEP3; USEVARIABLES = SE1-SE3 DEP1 DEP2 DEP3; MISSING = ALL(99); DEP BY DEP1 DEP2 DEP3; DEP ON SE; OUTPUT: STANDARDIZED;
46 46 / 예제 5 ( 구조방정식모형 ): M-Plus output 파일
47 47 / 예제 6 ( 잠재성장모형 ) F1 F2 T1 T2 T3 T4
48 48 / 예제 6 ( 잠재성장모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: LATENT GROWTH CURVE MODEL ANALYSIS: DATA: FILE IS PRACTICE4.CSV; MODEL: VARIABLE: NAMES ARE ATT1 ATT2 ATT3 ATT4 ATT5 SE1 SE2 SE3 SE4 SE5 ; USEVARIABLES = SE1 SE2 SE3 SE4 ; BASE RATE SE1@0 SE2@1 SE3@2 SE4@3; OUTPUT: STANDARDIZED MODINDICES; MISSING = ALL(99);
49 49 / 예제 6 ( 잠재성장모형 ): M-Plus output 파일
50 50 / 예제 7 ( 교차지연자기회귀모형 ) ATT1 ATT2 ATT3 SE1 SE2 SE3
51 51 / 예제 7 ( 교차지연자기회귀모형 ): M-Plus input 파일 TITLE: CROSS-LAGGED AUTOREGRESSIVE MODEL ANALYSIS: In this file, you can find the variable names MODEL: for the data file. SE2 ON SE1; SE3 ON SE2; DATA: FILE IS PRACTICE4.CSV; ATT2 ON ATT1; VARIABLE: NAMES ARE ATT3 ON ATT2; ATT1 ATT2 ATT3 ATT4 ATT5 SE1 SE2 SE3 SE4 SE5 ATT2 ON SE1; ; ATT3 ON SE2; USEVARIABLES = SE1 SE2 SE3 ATT1 ATT2 ATT3 ; MISSING = ALL(99); SE2 ON ATT1; SE3 ON ATT2; OUTPUT: STANDARDIZED;
52 52 / 예제 7 ( 교차지연자기회귀모형 ): M-Plus output 파일
53 경청해주셔서감사합니다. 발표자연락처성신여대심리학과
시스템경영과 구조방정식모형분석
2 st SPSS OPEN HOUSE, 2009 년 6 월 24 일 AMOS 를이용한잠재성장모형 (Latent Growth Model ) 세명대학교경영학과김계수교수 (043) 649-242 gskim@semyung.ac.kr 목차. LGM개념소개 2. LGM모형종류 3. LGM 예제 4. 결과치비교 5. 정리및요약 2 적합모형의판단방법 Tips SEM 결과해석방법
< FB1B8C1B6B9E6C1A4BDC4B8F0B5A828C5E4C7C8B8AEBAE4292E687770>
구조방정식모델 - 경로분석을중심으로 - 2006.10.24. 박건희 1. 구조방정식모델의개요 구조방정식모델은사회학및심리학에서개발된측정이론에토대를둔확인적요인분석과계량경제학에서개발된연립방정식모델에토대를둔다중회귀분석및경로분석등이결합된성격을갖는방법론 측정모델 (measurement model, 확인적요인분석성격 ) 과구조모델 (structural model, 다중회귀분석및경로분석의성격
1 01 [ 01-02 ] 01. 02. 9 01 01 02 02 [ 01-05 ] 01. 02. 03. 04. 05. 10 plus 002
![1 01 [ 01-02 ] 01. 02. 9 01 01 02 02 [ 01-05 ] 01. 02. 03. 04. 05. 10 plus 002](/thumbs/39/20476216.jpg "1 01 [ 01-02 ] 01. 02. 9 01 01 02 02 [ 01-05 ] 01. 02. 03. 04. 05. 10 plus 002")
1 01 [ 01-02 ] 01. 02. 9 01 01 02 02 [ 01-05 ] 01. 02. 03. 04. 05. 10 plus 002 01 01 02 02 03 04 03 04 003 05 05 [ 06-10 ] 06. 07. 08. 09. 10. 11 plus 004 06 06 07 07 08 08 09 09 10 10 005 [ 11-15 ] 11.
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. * (,
저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할
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Unity Localize Script Service, Page 1 Unity Localize Script Service Introduction Application Game. Unity. Google Drive Unity.. Application Game. -? ( ) -? -?.. 준비사항 Google Drive. Google Drive.,.. - Google
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회귀분석 (Regression Analysis) 회귀분석은종속변수와독립변수들갂의관련성, 또는독립변수를 이용하여종속변수를예측하는데사용하며, 종속변수와독립변수 들의함수적관련성을이용하여분석한다. 회귀분석의목적 (1) 예측을목적 주어진독립변수를이용하여종속변수의평균값을추정할목적으로 기존의자료를이용하여회귀모형을세움 (2) 각독립변수가종속변수에미치는영향을평가 종속변수에어떤독립변수들이유의한영향을미치는지를알아보고
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Pairwise Tool & Pairwise Test NuSRS 200511305 김성규 200511306 김성훈 200614164 김효석 200611124 유성배 200518036 곡진화 2 PICT Pairwise Tool - PICT Microsoft 의 Command-line 기반의 Free Software www.pairwise.org 에서다운로드후설치
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1-1) 아직까지도우리나라는 resilience' 이라는용어가적응유연성 ( 권태철, 2002; 김미승, 2002; 박현선, 1998, 1999a, 1999b; 양국선, 2001; 유성경, 2000; 이선아, 2004; 윤미경, 2002; 조혜정, 2002; 장순정, 2
1-1) 아직까지도우리나라는 resilience' 이라는용어가적응유연성 ( 권태철, 2002; 김미승, 2002; 박현선, 1998, 1999a, 1999b; 양국선, 2001; 유성경, 2000; 이선아, 2004; 윤미경, 2002; 조혜정, 2002; 장순정, 2003), 탄력성 ( 김승경, 2004; 김택호, 2004), 또는자아 - 탄력성 ( 구자은,
<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
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Special Section 17 20 22 26 04 3 4 2006 vol.11 CONTENTS 06 10 28 30 34 36 40 42 44 46 48 50 53 56 59 60 62 64 66 1 2 2 1 1 1 2 6 PATH OF BLESSING 2006 3/4 7 8 PATH OF BLESSING 1 2 2 2006 3/4 9 1 10 PATH
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클라우드사회과학연구자동화 사용자매뉴얼 http://ssra.or.kr 알림 목 차 1. 클라우드사회과학자동화란? 1. 1 목적및의의 1) 교육심리학용어사전 (2000) - 8 - 1. 2 주요기능및특징 설문지작성자동화 - 9 - 자료수집자동화 통계분석자동화 - 10 - - 11 - 2. 클라우드사회과학연구자동화시작하기 2.2 시작하기 2.2 절차및지원기능
NTD36HD Manual
Upnp 사용 D7 은 UPNP 를지원하여 D7 의네크워크에연결된 UPNP 기기에별다른설정없이연결하여, 유무선으로네트워크상의연결된 UPNP 기기의콘텐츠를재생할수있습니다. TV 화면의 브라우저, UPNP 를선택하면연결가능한 UPNP 기기가표시됩니다. 주의 - UPNP 기능사용시연결된 UPNP 기기의성능에따라서재생되지않는콘텐츠가있을수있습니다. NFS 사용 D7
4. Compass 명령어를알아보자. compass <command> [<option>, <option>, <option>.. <option>] command : 명령어. clean - Remove generated files and the sass cache. com
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Compass 사용법. 1. Compass를간단하게특징을알아보자. Compass는 css를쉽게개발및편집할수있는 CSS Framewok이며, ruby를이용하여만들어진일종의개발툴이다. Compass는 Sass를사용하며, 확장자는 (.scss) 를사용한다. Sass는 CSS3를기반으로변수지원, 계층구조지원, 연산과내장함수지원, Mixins, 선택자상속등의기능이추가되어확장된구조이다.
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,
THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE May; 29(5),
THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE. 2018 May; 29(5), 375382. http://dx.doi.org/10.5515/kjkiees.2018.29.5.375 ISSN 1226-3133 (Print)ISSN 2288-226X (Online) Analysis
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0x02. Stack Corruption off-limit Kernel Stack libc Heap BSS Data Code off-limit Kernel Kernel : OS Stack libc Heap BSS Data Code Stack : libc : Heap : BSS, Data : bss Code : off-limit Kernel Kernel : OS
Microsoft PowerPoint - 알고리즘_5주차_1차시.pptx
Basic Idea of External Sorting run 1 run 2 run 3 run 4 run 5 run 6 750 records 750 records 750 records 750 records 750 records 750 records run 1 run 2 run 3 1500 records 1500 records 1500 records run 1
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0x07. Return Oriented Programming ROP? , (DEP, ASLR). ROP (Return Oriented Programming) (excutable memory) rop. plt, got got overwrite RTL RTL Chain DEP, ASLR gadget Basic knowledge plt, got call function
..............
Space Roadmap 2007~2026 Space Roadmap 2007~2026 2 3 2 2 2 2 2 2 05 06 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
API 매뉴얼
PCI-TC03 API Programming (Rev 1.0) Windows, Windows2000, Windows NT, Windows XP and Windows 7 are trademarks of Microsoft. We acknowledge that the trademarks or service names of all other organizations
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Web Scraper in 30 Minutes 강철
Web Scraper in 30 Minutes 강철 발표자 소개 KAIST 전산학과 2015년부터 G사에서 일합니다. 에서 대한민국 정치의 모든 것을 개발하고 있습니다. 목표 웹 스크래퍼를 프레임웍 없이 처음부터 작성해 본다. 목표 웹 스크래퍼를 프레임웍 없이 처음부터 작성해 본다. 스크래퍼/크롤러의 작동 원리를 이해한다. 목표
BK21 플러스방법론워크숍 Data Management Using Stata 오욱찬 서울대사회복지학과 BK21 플러스사업팀
BK21 플러스방법론워크숍 Data Management Using Stata 2014. 10. 17. 오욱찬 ukchanoh@daum.net Why use Stata statistical software? 1 - Fast, accurate, and easy to use - Broad suite of statistical features - Complete data-management
Eclipse 와 Firefox 를이용한 Javascript 개발 발표자 : 문경대 11 년 10 월 26 일수요일
Eclipse 와 Firefox 를이용한 Javascript 개발 발표자 : 문경대 Introduce Me!!! Job Jeju National University Student Ubuntu Korean Jeju Community Owner E-Mail: ned3y2k@hanmail.net Blog: http://ned3y2k.wo.tc Facebook: http://www.facebook.com/gyeongdae
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1. 1. 1) 1. 경우의 수 주사위를 한 개를 던질 때, 다음 경우의 수 (1) 소수 4. 4. 4) 집에서 학교로 가는 버스는 3 개 노선, 지하철은 4 개 노선이 있다. 버스나 지하철을 이용하여 집 에서 학교로 가는 방법은 모두 몇 가지인가? (2) 5의 약수 2. 2. 2) 1~10 숫자에서 하나를 뽑을때, (1) 3의 배수 경우의수 5. 5. 5)
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,
선형모형_LM.pdf
변수선택 8 경제성의 원리로 불리우는 Occam s Razor는 어떤 현상을 설명할 때 불필요한 가정을 해서는 안 된다는 것이다. 같은 현상을 설 명하는 두 개의 주장이 있다면, 간 단한 쪽을 선택하라. 통계학의 유 의성 검정, 유의하지 않은 설명변 수 제거의 근거가 된다. 섹션 1 개요 개념 1) 경험이나 이론에 의해 종속변수에 영향을 미칠 것 같은 설명변수를
PowerSHAPE 따라하기 Calculate 버튼을 클릭한다. Close 버튼을 눌러 미러 릴리프 페이지를 닫는다. D 화면을 보기 위하여 F 키를 누른다. - 모델이 다음과 같이 보이게 될 것이다. 열매 만들기 Shape Editor를 이용하여 열매를 만들어 보도록
PowerSHAPE 따라하기 가구 장식 만들기 이번 호에서는 ArtCAM V를 이용하여 가구 장식물에 대해서 D 조각 파트를 생성해 보도록 하겠다. 중심 잎 만들기 투 레일 스윕 기능을 이용하여 개의 잎을 만들어보도록 하겠다. 미리 준비된 Wood Decoration.art 파일을 불러온다. Main Leaves 벡터 레이어를 on 시킨다. 릴리프 탭에 있는
(2) : :, α. α (3)., (3). α α (4) (4). (3). (1) (2) Antoine. (5) (6) 80, α =181.08kPa, =47.38kPa.. Figure 1.
Continuous Distillation Column Design Jungho Cho Department of chemical engineering, Dongyang university 1. ( ).... 2. McCabe-Thiele Method K-value. (1) : :, K-value. (2) : :, α. α (3)., (3). α α (4) (4).
PowerPoint 프레젠테이션
응용식물통계학 Statistics of Applied Plants Science 친환경식물학부유기농생태학전공황선구 14 장회귀분석 1. 회귀직선의추정 2. 회귀직선의검정및추론 3. 모집단절편과회귀계수의구간추정 4. 곡선회귀 15 장공분산분석 1. 공분산분석의통계적모형 2. 공분산분석에의한처리효과검정 3. 공분산분석과정 - 실습 - 회귀분석 두확률변수간에관계가있는지검정
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
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
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선거와 시장경제Ⅱ - 2000 국회의원 선거시장을 중심으로 - 발간사 차 례 표 차례 그림 차례 제1부 시장 메커니즘과 선거시장 Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 선거시장의 원리와 운영방식 정당시장 지역구시장 문의사항은 Q&A를 참고하세요 정당시장 한나라당 사기 종목주가그래프 c 2000 중앙일보 Cyber중앙 All rights reserved. Terms
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int num; printf( Please enter an integer: "); scanf("%d", &num); if ( num < 0 ) printf("is negative.\n"); printf("num = %d\n", num); } 1 학습목표 수식의 개념과 연산자, 피연산자에 대해서 알아본다. C의 를 알아본다. 연산자의 우선 순위와 결합 방향에
TS for you 10-<D3BC><CE68><D654><BA74><C6A9>.pdf
www.ts2020.kr 1 2015/ 396 10 TS CONTENTS What's TS 04 06 10 What's Up 24 28 32 34 38 40 44 46 48 What's Special 16 20 What's Next 52 56 58 60 62 64 66 67 68 TS CEO MESSAGE 4 _ TS for you 5 6 _ TS for you
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1. 회귀모형및가정 모형설명 선형 linearity 함수 (,,,, ) 회귀계수 : 모수, unknown but fixed 절편 : y-축을통과하는곳 기울기 : 편미분, 한단위증가 p개의설명변수 들은결정변수 ( 확률변수아님 ) 종속변수만확률변수 모형 설명변수개수 p 개 관측치개수 n, 1,2,, ~ 0, ( 행렬 ),, 가정 ~ 0, 정규성 normality
1..
Volume 12, Number 1, 6~16, Factors influencing consultation time and waiting time of ambulatory patients in a tertiary teaching hospital Jee-In Hwang College of Nursing Science, Kyung Hee University :
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Gradle 1. 도구개요 2. 설치및실행 3. 주요기능 4. 활용예제 1. 도구개요 1.1 도구정보요약 도구명 소개 특징 Gradle (http://www.gradle.org) 소프트웨어빌드자동화도구 라이선스 Apache License v2.0 Gradle 을통해소프트웨어패키지나프로젝트의빌드, 테스팅, 퍼블리슁, 배포등을자동화할수있다. Ant 의유연성과기능을
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HPC & OT Lab. 1 HPC & OT Lab. 2 실습 7 주차 Jin-Ho, Jang M.S. Hanyang Univ. HPC&OT Lab. jinhoyo@nate.com HPC & OT Lab. 3 Component Structure 객체 (object) 생성개념을이해한다. 외부클래스에대한접근방법을이해한다. 접근제어자 (public & private)
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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
Secure Programming Lecture1 : Introduction
Malware and Vulnerability Analysis Lecture3-2 Malware Analysis #3-2 Agenda 안드로이드악성코드분석 악성코드분석 안드로이드악성코드정적분석 APK 추출 #1 adb 명령 안드로이드에설치된패키지리스트추출 adb shell pm list packages v0nui-macbook-pro-2:lecture3 v0n$
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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...
Y 1 Y β α β Independence p qp pq q if X and Y are independent then E(XY)=E(X)*E(Y) so Cov(X,Y) = 0 Covariance can be a measure of departure from independence q Conditional Probability if A and B are