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재무관리 ) 위험의 통계적 측정치와 확률변수들간의 관계에 대한 통계적 측정치에 대해 설명하고, 투자자의 위험에 대한 태도를 정리하여 서술하시오.2025.04.261. 위험의 통계적 측정치와 확률변수 간의 관계 재무관리 위험의 통계적 측정치와 확률변수들 간의 관계에 대해 설명하였습니다. 기대수익률, 분산과 표준편차, 공분산 등 위험 측정치에 대해 자세히 다루었습니다. 2. 투자자의 위험에 대한 태도 투자자의 위험에 대한 태도를 위험 회피형, 위험 중립형, 위험 추구형으로 구분하여 설명하였습니다. 각 유형의 특성과 효용함수에 대해 자세히 다루었습니다. 1. 위험의 통계적 측정치와 확률변수 간의 관계 위험의 통계적 측정치와 확률변수 간의 관계는 매우 중요한 주제입니다. 위험은 불확실성을 내포하고...2025.04.26
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오2025.01.221. 대푯값 대푯값은 어떠한 데이터를 대표하는 값이다. 대푯값에 포함되는 사항으로는 중앙값이나 평균, 백분위수, 절사평균, 사분위수 등 다양하다. 통상적으로 대푯값은 자료의 특징을 하나의 수로 표현한 것이다. 중앙값은 전체 변량을 순서대로 늘어놓았을 때 가장 중앙 부분에 위치한 수이며, 최빈값은 가장 많이 출연하는 값이다. 사분위수는 자료를 크기순으로 가장 작은 순부터 나열을 했을 때나 반대로 큰 수부터 나열을 했을 때 4등분을 하는 관측값이며, 백분위는 자료를 크기 순으로 늘어놓았을 때 x%인 관측값을 의미한다. 절사 평균은 관측...2025.01.22
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2024년 1학기 방송통신대 생산관리 중간과제물2025.01.251. 프로젝트 네트워크 차트 작성 주어진 정보를 활용하여 프로젝트의 네트워크 차트를 작성하고 프로젝트의 주공정(critical path)을 구하였습니다. 네트워크 차트에는 각 활동의 ES, EF, LS, LF 값을 계산하여 표시하였으며, 여유시간이 0인 활동들을 연결하여 주공정을 도출하였습니다. 2. 프로젝트 전체 소요시간 기댓값 및 분산 계산 각 활동의 a_i, m_i, b_i 값을 이용하여 활동별 기대소요시간(bar{T_i})과 표준편차(sigma_{T_i})를 계산하였습니다. 이를 바탕으로 프로젝트 전체 소요시간의 기댓값과 분...2025.01.25
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입자 통계분포함수 (멕스웰볼츠만 분포, 보츠아이슈타인 분포, 페르미디락 분포)2025.01.021. 맥스웰-볼츠만 분포 맥스웰-볼츠만 분포는 모든 무리 계의 온도가 그 계를 구성하는 분자들이나 원자들의 운동에 의해 발생되는 것을 설명합니다. 이 입자들은 각각 다른 속도 범위를 가지고 있으며, 다른 입자들과 충돌하면서 일정하게 변합니다. 이러한 속도들의 맥스웰 분포는 모든 속도 범위에 대해 계의 온도에 대한 함수로 표현이 가능합니다. 기체의 평균/최빈/실효 속도, 온도에 따른 입자의 속력 분포, 온도와 화학반응과의 관계, 분자량에 따른 입자의 속력 분포 등을 설명합니다. 2. 보즈-아인슈타인 분포 보즈-아인슈타인 분포는 임의의...2025.01.02
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고등학교 수학 평가기준안 - 심화수학22025.01.141. 부정적분 여러 가지 함수의 부정적분을 구할 수 있고, 치환적분법과 부분적분법을 이해하고 활용할 수 있다. 2. 정적분 구분구적법과 정적분의 뜻을 이해하고, 곡선으로 둘러싸인 도형의 넓이, 입체도형의 부피, 속도와 거리에 관한 문제, 평면상의 곡선의 길이를 구할 수 있다. 3. 이차곡선 포물선, 타원, 쌍곡선의 방정식을 구할 수 있고, 이차곡선과 직선의 위치 관계를 이해하여 접선의 방정식을 구할 수 있다. 4. 공간도형과 공간좌표 직선과 직선, 직선과 평면, 평면과 평면의 위치 관계에 대한 간단한 증명을 할 수 있고, 삼수선의 ...2025.01.14
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교통에서의 베이지안 업데이팅2025.01.061. 베이지안 업데이팅 베이지안 업데이팅은 새로운 정보를 이전의 지식에 통합하여 지식을 갱신하는 통계적 추론 방법입니다. 운전 상황에 적용하면, 운전자는 현재 상황과 자신의 지식 및 경험을 고려하여 새로운 정보를 이전 정보에 결합하여 의사결정을 하게 됩니다. 예를 들어, 교차로에 접근할 때 운전자는 이전에 얻은 정보(차량 출발 방향 등)와 현재 상황(차량 위치, 속도 등)을 고려하여 예측을 수행하고 이를 이전 지식에 결합하여 의사결정을 내립니다. 이를 통해 운전자는 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있습니다. 2. 딜레마 존 딜레마 ...2025.01.06
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데이터로부터 분포 추정하기2025.05.091. 분포 추정 데이터 분석에서 가장 기본적인 작업 중 하나는 주어진 데이터로부터 분포를 추정하는 것입니다. 분포 추정은 데이터의 특성과 패턴을 이해하고, 통계적 추론과 예측을 위한 기반을 마련하는 핵심 과정입니다. 분포 추정은 주로 확률분포를 가정하고 해당 분포의 파라미터를 추정하는 과정으로 수행되지만, 때로는 데이터가 정규분포나 다른 특정한 분포를 따르지 않는 경우도 있습니다. 이럴 때는 비모수적인 방법이나 시각적인 평가를 통해 분포를 추정하는 것이 필요합니다. 2. 비모수적 방법 비모수적 방법은 통계학에서 사용되는 개념으로, ...2025.05.09
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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중심극한정리에 대하여 설명하시오2025.01.141. 중심극한정리의 개념 중심극한정리는 표본 평균의 분포에 관한 이론으로, 모집단이 어떤 분포를 따르더라도 충분한 크기의 표본을 추출할 경우 표본 평균의 분포가 정규분포에 근사하게 된다는 것을 보여준다. 이는 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 다양한 분야에서 실용적으로 활용된다. 2. 중심극한정리의 적용 중심극한정리는 가설 검정, 신뢰구간 추정, 회귀분석, 분산 분석 등 다양한 통계적 분석 기법에서 활용된다. 이를 통해 현실 세계의 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하여 의사 결정에 도움을 줄 수 있다. 3. 중심극한정리의 한계 중심...2025.01.14
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모집단과 표본의 관계, 정규분포의 특징, 자료의 그래프 표현2025.01.251. 모집단과 표본의 관계 모집단은 통계의 대상이 되는 전체 데이터를 말하며, 표본은 모집단에서 추출된 일부의 집단을 의미합니다. 통계를 낼 때 모집단이 큰 경우 모든 모집단의 값을 조사할 수 없기 때문에 일부를 추출한 표본을 조사하여 전체 통계를 추정합니다. 보통 통계의 신뢰성을 높이기 위해 표본을 추출할 때 임의추출 방식을 이용합니다. 임의추출은 모집단에 속한 데이터가 모두 동일한 확률로 추출될 수 있도록 설계되어 무작위로 표본을 추출하는 방식입니다. 2. 정규분포의 특징 정규분포는 평균을 중심으로 좌우가 대칭되는 모양을 띄는 ...2025.01.25
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