<BFACB1B831382D31365FBAF2B5A5C0CCC5CD20BAD0BCAEBFA120C0C7C7D120BFE4C0B2BBEAC1A420B9E6B9FD20BAF1B1B35F33C2F7BCF6C1A E687770>

Tree 기반의 방법

Tree 기반의방법 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) Tree 기반의방법 1 / 25 학습내용 의사결정나무 (decision tree) 회귀나무 (regresion tree) 분류나무 (classification tree) 비교앙상블알고리즘 (ensemble algorithm) 배깅 (bagging) 랜덤포레스트 (random

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

비선형으로의 확장

비선형으로의확장 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 비선형으로의확장 1 / 30 개요 선형모형은해석과추론에장점이있는반면예측력은제한됨능형회귀, lasso, PCR 등의방법은선형모형을이용하는방법으로모형의복잡도를감소시켜추정치의분산을줄이는효과가있음해석력을유지하면서비선형으로확장다항회귀 (polynomial regression): ( 예 )

adfasdfasfdasfasfadf

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.

슬라이드 1

빅데이터분석을위한데이터마이닝방법론 SAS Enterprise Miner 활용사례를중심으로 9 주차 예측모형에대한평가 Assessment of Predictive Model 최종후, 강현철 차례 6. 모형평가의기본개념 6.2 모델비교 (Model Comparison) 노드 6.3 임계치 (Cutoff) 노드 6.4 의사결정 (Decisions) 노드 6.5 기타모형화노드들

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

Overview Decision Tree Director of TEAMLAB Sungchul Choi

Overview Decision Tree Director of TEAMLAB Sungchul Choi 머신러닝의학습방법들 - Gradient descent based learning - Probability theory based learning - Information theory based learning - Distance similarity based

통계적 학습(statistical learning)

통계적학습 (statistical learning) 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 통계적학습 (statistical learning) 1 / 33 학습내용 통계적학습목적 : 예측과추론방법 : 모수적방법과비모수적방법정확도와해석력지도학습과자율학습회귀와분류모형의정확도에대한평가적합도편의-분산의관계분류문제 박창이 ( 서울시립대학교통계학과

<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

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

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

untitled

통계청 통계분석연구 제 4 권제 1 호 (99. 봄 ) 61-83 데이터마이닝의사결정나무의응용 최종후 * 서두성 ** 본논문의목적은최근국내에서활발하게논의되고있는데이터마이닝의주요한도구인의사결정나무를정리, 소개하는데에있다. 본논문에서는 1997에실시된체 15대대통령선거예측조사자료를이용한무응답의분류및예측문제와개인휴대통신의해지자분석에이를적용한결과를보인다. 끝으로효율적통계조사를위한전략수립에의사결정나무활용가능성을검토한다.

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 )

<B3EDB4DC28B1E8BCAEC7F6292E687770>

1) 초고를읽고소중한조언을주신여러분들게감사드린다. 소중한조언들에도불구하고이글이포함하는오류는전적으로저자개인의것임을밝혀둔다. 2) 대표적인학자가 Asia's Next Giant: South Korea and Late Industrialization, 1990 을저술한 MIT 의 A. Amsden 교수이다. - 1 - - 2 - 3) 계량방법론은회귀분석 (regression)

<BFACB1B831382D31365FBAF2B5A5C0CCC5CD20BAD0BCAEBFA120C0C7C7D120BFE4C0B2BBEAC1A420B9E6B9FD20BAF1B1B35F33C2F7BCF6C1A E687770>

Ⅴ. 앙상블기법과신경망모형 1. 앙상블기법 3) 앙상블 (Ensemble) 기법은 CART라는도구가괜찮다는철학하에만들어진것이다. 하지만 CART의성능이우수하지못할수있기때문에이를개선하기위해만들어졌다. 주어진자료를이용하여여러개의예측모형을먼저만들고, 그예측모형들을결합하여최종적으로하나의예측모형을만드는방법이다. 최초로제안된앙상블알고리즘은 1996년에만들어진 Breiman의배깅

chap 5: Trees

Chapter 5. TREES 목차 1. Introduction 2. 이진트리 (Binary Trees) 3. 이진트리의순회 (Binary Tree Traversals) 4. 이진트리의추가연산 5. 스레드이진트리 (Threaded Binary Trees) 6. 히프 (Heaps) 7. 이진탐색트리 (Binary Search Trees) 8. 선택트리 (Selection

수도권과비수도권근로자의임금격차에영향을미치는 집적경제의미시적메커니즘에관한실증연구 I. 서론

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

04 Çмú_±â¼ú±â»ç

42 s p x f p (x) f (x) VOL. 46 NO. 12 2013. 12 43 p j (x) r j n c f max f min v max, j j c j (x) j f (x) v j (x) f (x) v(x) f d (x) f (x) f (x) v(x) v(x) r f 44 r f X(x) Y (x) (x, y) (x, y) f (x, y) VOL.

슬라이드 1

빅데이터분석을위한데이터마이닝방법론 SAS Enterprise Miner 활용사례를중심으로 7 주차 회귀분석 Regression Analysis 최종후, 강현철 차례 4.1 선형회귀분석 (Linear Regression Analysis) 4.2 로지스틱회귀분석 (Logistic Regression Analysis) 4.3 회귀분석의특징과제약 4.4 분석사례 -

제 5강 리만적분

제 5 강리만적분 리만적분 정의 : 두실수, 가 을만족핚다고가정하자.. 만일 P [, ] 이고 P 가두끝점, 을모두포함하는유핚집합일때, P 을 [, ] 의분핛 (prtitio) 이라고핚다. 주로 P { x x x } 로나타낸다.. 분핛 P { x x x } 의노름을다음과같이정의핚다. P x x x. 3. [, ] 의두분핛 P 와 Q 에대하여만일 P Q이면 Q

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

Chapter 7 – Classification and Regression Trees

비선형분류모델링 의사결정나무 Decision Tree 교사학습패러다임 Plant 관측 계측 FDC + 계측치 교사학습패러다임 Plant 관측 계측 FDC + 계측치 학습 모델 ƒ Data (x, y) 교사학습패러다임 Plant 관측 계측 FDC χ FDC + 계측치 학습 모델 ƒ Data (x, y) 계측치 ; ˆy 예측 교사학습패러다임 Plant Data

°Ÿ»4º¨Ö

나무모형 이재용 서울대학교통계학과 2015 년 2 월 16 일 의사결정나무 I Years < 4.5 238 R 3 Hits R 1 117.5 5.11 Hits < 117.5 R 2 6.00 6.74 1 4.5 24 Years 1 Hitters 자료 1. ISLR 패키지에있는자료 2. 1986 년 322 명의메이저리그선수들에대한관측치. 20 개의변수 3. log(salary)

제 3강 역함수의 미분과 로피탈의 정리

제 3 강역함수의미분과로피탈의정리 역함수의미분 : 두실수 a b 와폐구갂 [ ab, ] 에서 -이고연속인함수 f 가 ( a, b) 미분가능하다고가정하자. 만일 f '( ) 0 이면역함수 f 은실수 f( ) 에서미분가능하고 ( f )'( f ( )) 이다. f '( ) 에서 증명 : 폐구갂 [ ab, ] 에서 -이고연속인함수 f 는증가함수이거나감소함수이다 (

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,

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

<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

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

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

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

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

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 =

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,

¾DÁ ÖÖ„�Àº¨Ö´ä

비선형회귀모형들 이재용 서울대학교통계학과 2015 년 1 월 25 일 다항회귀 I d 차다항회귀모형 y i = β 0 + β 1 x i + β 2 x 2 i +... + β d x d i + ϵ i, ϵ i (0, σ 2 ), i = 1, 2,..., n 특성들 1. 가장간단하게 x 의비선형회귀함수를표현할수있는방법이다. 2. 4 차가넘어가면함수의모양이너무유연해져서,

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,

(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

exp

exp exp exp exp exp exp exp exp exp exp exp log 第 卷 第 號 39 4 2011 4 투영법을 이용한 터빈 블레이드의 크리프 특성 분석 329 성을 평가하였다 이를 위해 결정계수값인 값 을 비교하였으며 크리프 시험 결과를 곡선 접합 한 결과와 비선형 최소자승법으로 예측한 결과 사 이 결정계수간 정도의 오차가 발생하였고

슬라이드 1

회귀분석 (Regression Analysis) 회귀분석은종속변수와독립변수들갂의관련성, 또는독립변수를 이용하여종속변수를예측하는데사용하며, 종속변수와독립변수 들의함수적관련성을이용하여분석한다. 회귀분석의목적 (1) 예측을목적 주어진독립변수를이용하여종속변수의평균값을추정할목적으로 기존의자료를이용하여회귀모형을세움 (2) 각독립변수가종속변수에미치는영향을평가 종속변수에어떤독립변수들이유의한영향을미치는지를알아보고

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

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

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

29-6(본문).pdf

The Korean Journal of Applied Statistics (2016) 29(6), 1095 1106 DOI: http://dx.doi.org/10.5351/kjas.2016.29.6.1095 Variable selection with quantile regression tree Youngjae Chang a,1 a Department of Information

제 4 장회귀분석

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

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. 다음은카르노맵의표이다. 논리식을간략화한것은? < 나 > 4. 다음카르노맵을간략화시킨결과는? < >

. 변수의수 ( 數 ) 가 3 이라면카르노맵에서몇개의칸이요구되는가? 2칸 나 4칸 다 6칸 8칸 < > 2. 다음진리표의카르노맵을작성한것중옳은것은? < 나 > 다 나 입력출력 Y - 2 - 3. 다음은카르노맵의표이다. 논리식을간략화한것은? < 나 > 4. 다음카르노맵을간략화시킨결과는? < > 2 2 2 2 2 2 2-3 - 5. 다음진리표를간략히한결과

조사연구 권 호 연구논문 한국노동패널조사자료의분석을위한패널가중치산출및사용방안사례연구 A Case Study on Construction and Use of Longitudinal Weights for Korea Labor Income Panel Survey 2)3) a

조사연구 권 호 연구논문 한국노동패널조사자료의분석을위한패널가중치산출및사용방안사례연구 A Case Study on Construction and Use of Longitudinal Weights for Korea Labor Income Panel Survey 2)3) a) b) 조사연구 주제어 패널조사 횡단면가중치 종단면가중치 선형혼합모형 일반화선형혼 합모형

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)

PowerPoint 프레젠테이션

03 모델변환과시점변환 01 기하변환 02 계층구조 Modeling 03 Camera 시점변환 기하변환 (Geometric Transformation) 1. 이동 (Translation) 2. 회전 (Rotation) 3. 크기조절 (Scale) 4. 전단 (Shear) 5. 복합변환 6. 반사변환 7. 구조변형변환 2 기하변환 (Geometric Transformation)

<3235B0AD20BCF6BFADC0C720B1D8C7D120C2FC20B0C5C1FE20322E687770>

25 강. 수열의극한참거짓 2 두수열 { }, {b n } 의극한에대한 < 보기 > 의설명중옳은것을모두고르면? Ⅰ. < b n 이고 lim = 이면 lim b n =이다. Ⅱ. 두수열 { }, {b n } 이수렴할때 < b n 이면 lim < lim b n 이다. Ⅲ. lim b n =0이면 lim =0또는 lim b n =0이다. Ⅰ 2Ⅱ 3Ⅲ 4Ⅰ,Ⅱ 5Ⅰ,Ⅲ

untitled

통계청 통계분석연구 2001 년가을 ( 제 6 권제 2 호 ) 85-111 데이터마이닝기법을이용한도시가계소비성향분석 변루나 * 본논문에서는데이터마이닝과주요분석기법인로지스틱회귀분석, 신경망, 의사결정나무를소개하였다. 데이터마이닝적용사례로 2000년통계청에서실시한도시가계조사자료를데이터마이닝도구인 SAS Enterprise Miner를활용해분석하였다. 대량의통계조사결과자료에데이터마이닝기법을이용한분석을보임으로써지식기반사회에필요한새로운의미있는정보와지식을재생산할수있는가능성을제시하고검토하는데에본논문의의의가있다.

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

1 1 장. 함수와극한 1.1 함수를표현하는네가지방법 1.2 수학적모형 : 필수함수의목록 1.3 기존함수로부터새로운함수구하기 1.4 접선문제와속도문제 1.5 함수의극한 1.6 극한법칙을이용한극한계산 1.7 극한의엄밀한정의 1.8 연속

1 1 장. 함수와극한 1.1 함수를표현하는네가지방법 1.2 수학적모형 : 필수함수의목록 1.3 기존함수로부터새로운함수구하기 1.4 접선문제와속도문제 1.5 함수의극한 1.6 극한법칙을이용한극한계산 1.7 극한의엄밀한정의 1.8 연속 2 1.1 함수를표현하는네가지방법 함수 f : D E 는집합 D 의각원소 x 에집합 E 에속하는단하나의원소 f(x) 를 대응시키는규칙이다.

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,

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

최소비용흐름문제의선형계획모형 최소비용흐름문제는선형계획문제로표현할수있다. 예 4.1 의최소비용흐름문제는다음과같은선형계획문제가된다. min z = 5x 12 +4x 13 +7x 14 +2x x 34 +8x 35 +5x 45 sub.to x 12 +x 13 +x

최소비용흐름문제의선형계획모형 최소비용흐름문제는선형계획문제로표현할수있다. 예. 의최소비용흐름문제는다음과같은선형계획문제가된다. min z = 5x 2 +x +7x +2x 25 +0x +8x 5 +5x 5 sub.to x 2 +x +x = 0, x 2 +x 25 =, x +x +x 5 = -, x x +x 5 = -, x 25 x 5 x 5 = -7, x 2 apple,

<BFACBDC0B9AEC1A6C7AEC0CC5F F E687770>

IT OOKOOK 87 이론, 실습, 시뮬레이션 디지털논리회로 ( 개정 3 판 ) (Problem Solutions of hapter 7) . 반감산기와전감산기를설계 반감산기반감산기는한비트의 2진수 에서 를빼는회로이며, 두수의차 (difference, ) 와빌림수 (barrow, ) 를계산하는뺄셈회로이다. 에서 를뺄수없으면윗자리에서빌려와빼야하며, 이때빌려오는수는윗자리에서가져오므로

2002년 2학기 자료구조

자료구조 (Data Structures) Chapter 1 Basic Concepts Overview : Data (1) Data vs Information (2) Data Linear list( 선형리스트 ) - Sequential list : - Linked list : Nonlinear list( 비선형리스트 ) - Tree : - Graph : (3)

(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

Microsoft PowerPoint - chap04-연산자.pptx

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

(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

Microsoft Word - SPSS_MDA_Ch6.doc

Chapter 6. 정준상관분석 6.1 정준상관분석 정준상관분석 (Canonical Correlation Analysis) 은변수들의군집간선형상관관계를파악하는분석방법이다. 예를들어신체적조건 ( 키, 몸무게, 가슴둘레 ) 과운동력 ( 달리기, 윗몸일으키기, 턱걸이 ) 사이의선형상관관계가있는지알아보고, 관계가있다면어떤관계가있는지분석하는것이다. 정준상관분석은 (

PowerPoint 프레젠테이션

응용식물통계학 Statistics of Applied Plants Science 친환경식물학부유기농생태학전공황선구 - 1. 분산분석 2. 회귀분석 준비 R과 R studio 설치 https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ R 다운로드후설치 https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download

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.

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,

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

Microsoft PowerPoint - MDA DA pptx

판별분석개념 Indvdual Drected Technque 측정변수 ( 항목 ) 에의한개체분류 분류되어있는집단간의차이를의미있게설명해줄수있는독립변수들을찾아내어 변수의선형결합으로판별식 (Dscrmnant functon) 을만들어낸다. 이판별식을이용하여분류하고자하는개체의집단을판별 데이터유형 집단변수 : 범주형혹은이진형 판별변수 : 측정형 ( 등간척도포함 ) 사례

Microsoft PowerPoint - ch10 - 이진트리, AVL 트리, 트리 응용 pm0600

균형이진탐색트리 -VL Tree delson, Velskii, Landis에의해 1962년에제안됨 VL trees are balanced n VL Tree is a binary search tree such that for every internal node v of T, the heights of the children of v can differ by at

Microsoft PowerPoint - MDA DA pptx

SPSS 2 집단 ( 데이터및준비 ) 데이터 TURKEY.SAV 미국 Kansas 주립대학 Dr. Michael Finnegan 교수는야생칠면조와사육칠면조를구별하기위하여수컷칠면조 82마리에대해 9개항목을조사하였다. ID: 칠면조 id HUM: 상완골길이 ULN: 척골길이 CAR: car metacarus 길이 COR: 오탁상길이 RAD: 요골길이 FEMUR:

<B1B9BEEE412E687770>

201 학년도대학수학능력시험 6 월모의평가문제및정답 2016 학년도대학수학능력시험 6 월모의평가문제지 1 제 2 교시 5 지선다형 1. 두행렬 성분은? [2 점 ] 에대하여행렬 의 3. lim 의값은? [2점] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 2. 의값은? [2점] 1 2 3 4 5 4. 공차가 인등차수열 에대하여 의값은? [3 점 ] 1 2 3 4 5

(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

Microsoft PowerPoint - chap06-2pointer.ppt

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.

MATLAB for C/C++ Programmers

오늘강의내용 (2014/01/16) 회귀분석 1 회귀분석 (Regression Analysis) 2 회귀분석 회귀분석이란? 연관된변수들간의관계를찾는통계적방법 즉, 어떠한변수 x가변수 Y에함수관계를통해영향을미친다는것을찾아내는것 예를들어 강우량 ( 변수 x) 이곡물의수확량 ( 변수 Y) 에미치는영향 화학공정의수율 ( 변수 x) 이촉매의사용량 ( 변수 Y) 에따라어떻게변하는지..

PowerPoint Presentation

5 불대수 IT CookBook, 디지털논리회로 - 2 - 학습목표 기본논리식의표현방법을알아본다. 불대수의법칙을알아본다. 논리회로를논리식으로논리식을논리회로로표현하는방법을알아본다. 곱의합 (SOP) 과합의곱 (POS), 최소항 (minterm) 과최대항 (mxterm) 에대해알아본다. 01. 기본논리식의표현 02. 불대수법칙 03. 논리회로의논리식변환 04.

슬라이드 1

대한의료관련감염관리학회학술대회 2016년 5월 26일 ( 목 ) 15:40-17:40 서울아산병원동관 6층대강당서울성심병원김지형 기능, 가격, 모든것을종합 1 Excel 자료정리 2 SPSS 학교에서준다면설치 3 통계시작 : dbstat 4 Web-R : 표만들기, 메타분석 5 R SPSS www.cbgstat.com dbstat 직접 dbstat 길들이기

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.

이 장에서 사용되는 MATLAB 명령어들은 비교적 복잡하므로 MATLAB 창에서 명령어를 직접 입력하지 않고 확장자가 m 인 text 파일을 작성하여 실행을 한다

이장에서사용되는 MATLAB 명령어들은비교적복잡하므로 MATLAB 창에서명령어를직접입력하지않고확장자가 m 인 text 파일을작성하여실행을한다. 즉, test.m 과같은 text 파일을만들어서 MATLAB 프로그램을작성한후실행을한다. 이와같이하면길고복잡한 MATLAB 프로그램을작성하여실행할수있고, 오류가발생하거나수정이필요한경우손쉽게수정하여실행할수있는장점이있으며,

커널 방법론

커널방법론 박창이 서울시립대학교통계학과 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 커널방법론 1 / 31 학습내용 벌점화방법 재생커널힐버트공간 여러가지커널기계 박창이 ( 서울시립대학교통계학과 ) 커널방법론 2 / 31 커널방법론 회귀함수나베이즈분류함수가선형이라는가정은비현실적임최종모형의해석상의편리성또는과대적합문제를피하기위해선형모형을고려비선형모형의구축시적절한기저함수 (basis

= ``...(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.

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

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.

슬라이드 1

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 =

에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 -

에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 - . - 2 - . 1. - 3 - [ 그림 1] 도시가스수요와실질 GDP 추이 - 4 - - 5 - - 6 - < 표 1>

<4D F736F F D20B1B8C1B6BFAAC7D0325FB0ADC0C7C0DAB7E15F34C1D6C2F75F76332E646F63>

구조역학 5. 모멘트분배법 (oment Distribution ethod) Objective of this chapter: 모멘트분배법의개념이해와 다차부정정구조물해석에 의적용. What will be presented: 모멘트분배법용어와개념이해 모멘트분배법을 모멘트분배법을 이용한연속보해석 이용한골조해석 Theoretical background 미국 Univ.

슬라이드 1

소표본 (

Microsoft Word - FunctionCall

Function all Mechanism /* Simple Program */ #define get_int() IN KEYOARD #define put_int(val) LD A val \ OUT MONITOR int add_two(int a, int b) { int tmp; tmp = a+b; return tmp; } local auto variable stack

- 1 -

- 1 - External Shocks and the Heterogeneous Autoregressive Model of Realized Volatility Abstract: We examine the information effect of external shocks on the realized volatility based on the HAR-RV (heterogeneous

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,

Microsoft Word - logic2005.doc

제 8 장 Counters 실험의목표 - Catalog counter 의동작원리에대하여익힌다. - 임의의 counter를통하여 FSM 구현방법을익힌다. - 7-segment display 의동작원리를이해한다. 실험도움자료 1. 7-segment display 7-segment는디지털회로에서숫자를표시하기위하여가장많이사용하는소자이다. 이름에서알수있듯이 7개의 LED(

장연립방정식을풀기위한반복법 12.1 선형시스템 : Gauss-Seidel 12.2 비선형시스템 12.1 선형시스템 : Gauss-Seidel (1/10) 반복법은초기근을가정한후에더좋은근의값을추정하는체계적인절차를이용한다. G-S 방법은선형대수방정

. 선형시스템 : GussSedel. 비선형시스템. 선형시스템 : GussSedel (/0) 반복법은초기근을가정한후에더좋은근의값을추정하는체계적인절차를이용한다. GS 방법은선형대수방정식을푸는반복법중에서 가장보편적으로사용되는방법이다. 개의방정식에서 인 ( 대각원소들이모두 0 이아닌 ) 경우를다루자. j j b j j b j j 여기서 j b j j j 현재반복단계

untitled

통계청 통계분석연구 제 3 권제 1 호 (98. 봄 ) 91-104 장기예측방법의비교 - 전도시소비자물가지수를중심으로 - 서두성 *, 최종후 ** 본논문의목적은소비자물가지수와같이시간의흐름에따라변동의폭이크지않은시계열자료의장기예측에있어서쉽고, 정확한예측모형을찾고자하는데에있다. 이를위하여네가지의장기예측방법 - 1회귀적방법 2Autoregressive error 방법

슬라이드 1

장연립방정식을 풀기위한반복법. 선형시스템 : Guss-Sedel. 비선형시스템 . 선형시스템 : Guss-Sedel (/0) 반복법은초기근을가정한후에더좋은근의값을추정하는체계적인절차를이용한다. G-S 방법은선형대수방정식을푸는반복법중에서 가장보편적으로사용되는방법이다. 개의방정식에서 인 ( 대각원소들이모두 0 이아닌 ) 경우를다루자. j j b j b j j j

제 2 교시 2019 학년도 3 월고 1 전국연합학력평가문제지수학영역 1 5 지선다형 1. 의값은? [2점] 일차방정식 의해는? [2 점 ] 두수, 의최대공약수는? [2 점 ] 일차함수 의그래프에서

제 2 교시 2019 학년도 3 월고 1 전국연합학력평가문제지 1 5 지선다형 1. 의값은? [2점] 1 2 3 4 5 3. 일차방정식 의해는? [2 점 ] 1 2 3 4 5 2. 두수, 의최대공약수는? [2 점 ] 1 2 3 4 5 4. 일차함수 의그래프에서 절편과 절편의합은? [3 점 ] 1 2 3 4 5 1 12 2 5. 함수 의그래프가두점, 를지날때,

OCW_C언어 기초

초보프로그래머를위한 C 언어기초 4 장 : 연산자 2012 년 이은주 학습목표 수식의개념과연산자및피연산자에대한학습 C 의알아보기 연산자의우선순위와결합방향에대하여알아보기 2 목차 연산자의기본개념 수식 연산자와피연산자 산술연산자 / 증감연산자 관계연산자 / 논리연산자 비트연산자 / 대입연산자연산자의우선순위와결합방향 조건연산자 / 형변환연산자 연산자의우선순위 연산자의결합방향

2_안드로이드UI

03 Layouts 레이아웃 (Layout) u ViewGroup의파생클래스로서, 포함된 View를정렬하는기능 u 종류 LinearLayout 컨테이너에포함된뷰들을수평또는수직으로일렬배치하는레이아웃 RelativeLayout 뷰를서로간의위치관계나컨테이너와의위치관계를지정하여배치하는레이아웃 TableLayout 표형식으로차일드를배치하는레이아웃 FrameLayout

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

슬라이드 1

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

문제여섯사람이일곱개의발판위에있다. 빈발판을중심으로세사람은왼쪽에서가운데를보고서있고, 다른세사람은오른쪽에서가운데를보고서있다. Figure: 양창모 ( 청주교육대학교컴퓨터교육과 ) Problems and Algorithms 2015 년여름 1 / 35 목표왼쪽에서있던세사람을오른쪽으로, 오른쪽에서있던사람을왼쪽으로이동한다. 가운데발판은여전히비어있어야한다. 최소의움직임으로목표를달성하도록한다.

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,

00-10.hwp

연구보고서 2000-10 기업집단의 부실화 원인과 부도예측모형 분석 기업집단의 부실화 원인과 부도예측모형 분석 3 4 5 6 7 제1장 서 론 1 11 12 제2장 기업집단의 내부시장과 기업집단의 부실화 2 15 16 2 17 18 2 19 20 2 21 22 2 23 24 2 25 26 2 27 28 2 29 30 2 31 32 2 33 제3장 기업집단의