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소비자의 최적선택과정을 무차별곡선과 예산선을 사용하여 설명2025.01.231. 소비자 선택원리 소비자는 소득을 모두 사용하며, 한계대체율과 상대가격이 일치하는 지점에서 최적의 선택이 이루어진다. 예산선 위에 있는 선택지점이 최적 선택이며, 무차별곡선과 예산선이 접하는 지점이 효용을 극대화하는 최적 선택지점이다. 2. 그래프를 이용한 분석 그래프에서 예산선 위의 선택지점은 예산을 모두 사용하는 것을 의미하며, 예산선과 무차별곡선이 접하는 지점에서 상대가격과 한계대체율이 일치하는 최적 선택이 이루어진다. 예산선 아래의 선택지점은 예산을 모두 사용하지 않는 것이므로 최적 선택이 아니다. 1. 소비자 선택원리 ...2025.01.23
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회귀모형, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 단순회귀분석 연습문제 1장 1번의 자료를 이용하여 단순회귀분석을 수행하였습니다. 사용연수와 정비비용 간의 산점도를 통해 단순회귀직선이 타당함을 확인하였고, lm() 함수를 사용하여 회귀모형을 적합하였습니다. 회귀계수 추정값, t-값, p-값, 결정계수 등을 통해 회귀모형의 유의성을 검정하였습니다. 또한 잔차 분석을 통해 회귀모형의 적합성을 확인하였습니다. 2. 다중회귀분석 연습문제 2장 3번의 자료를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였습니다. 물 소비량과 평균온도, 작업일수, 작업량 간의 상관관계를 분석하고, lm() 함수를 사용...2025.01.25
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방통대 [다변량분석] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 29페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. 다변량분석 이 과제물은 방송통신대학교 다변량분석 교과목의 2024년 출석과제물입니다. 과제물에는 R과 Python을 사용한 다양한 다변량분석 기법들이 포함되어 있습니다. 주요 내용으로는 산점도 분석, 주성분분석, 표준화, 계층적 군집분석, K-평균 군집분석 등이 있습니다. 각 분석 기법에 대한 코드와 해설이 자세히 제공되어 있어 다변량분석 학습에 도움이 될 것입니다. 1. 다변량분석 다변량분석은 여러 개의 변수들 간의 관계를 동시에 분석하는 통계 기법입니다. 이 기법은 복잡한 현실 세계를 보다 정확하게 이해하고 예측하는 데 도...2025.01.25
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기술통계와 추론통계의 개념과 예시2025.01.041. 기술통계 기술통계는 수집된 데이터를 요약하고 정리하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 통계학의 한 분야입니다. 이 방법은 대량의 데이터에서 중요한 정보를 추출하고, 그 특징을 간결하게 표현하는 데 사용됩니다. 기술통계의 주된 도구로는 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 분산, 범위 등이 있습니다. 예를 들어, 대학 학생들의 시험 점수 데이터나 기업의 매출 데이터를 분석하여 평균, 변동 범위, 표준편차 등을 계산하여 데이터의 특성을 파악할 수 있습니다. 이는 데이터를 기반으로 한 의사결정 과정에서 필수적인 도구로 사용됩니다. 2. ...2025.01.04
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품질경영기사 실기 단답형 기출문제 핵심 정리집2025.01.221. 반복성과 재현성 반복성은 동일한 작업자가 동일한 측정기로 동일한 제품을 측정할 때 발생하는 오차(측정기계 간의 산포)이며, 재현성은 서로 다른 작업자가 동일한 측정기로 동일한 제품을 측정할 때 발생하는 오차(측정자 간의 산포)를 의미한다. 2. KS Q ISO 9000: 2015 용어 KS Q ISO 9000: 2015에서 ① 요구사항을 명시한 문서는 시방서, ② 조직의 품질경영시스템을 규정한 문서는 품질메뉴얼, ③ 수행된 활동 또는 달성된 결과에 대한 객관적인 증거를 제공하는 문서는 기록, ④ 품질경영시스템이 어떻게 특정 제...2025.01.22
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R데이터분석 출석수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. R datarium 패키지 내 jobsatisfaction 데이터셋 분석 1) 직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그렸고, 상자그림을 통해 남성의 직업만족도점수의 중앙값은 여성보다 낮으며, 분포는 여성보다 넓게 퍼진 모습을 확인할 수 있었다. 2) 남성의 직업만족도점수 평균은 7.06, 여성의 직업만족도점수 평균은 6.87이었다. 3) 성별에 따른 직업만족도점수 평균의 차이는 없다고 할 수 있었다. 4) 교육수준에 따른 직업만족도점수 평균에서 적어도 하나 이상은 교육수준에 따라 유의미한 차이가 있다고 결론 내릴 수 있었다...2025.01.24
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서술통계와 추론통계의 비교 및 설명2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터의 전반적인 특성을 파악하기 위해 사용된다. 중심 경향, 분포, 퍼짐 정도 등을 설명하는 다양한 지표들이 포함된다. 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위 등이 대표적이며, 그래픽 기법을 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 결론을 도출하는 데 중점을 둔다. 모집단의 특성을 추정하고, 가설을 검정하며, 집단 간 차이를 비교하는 등의 목적을 가진다. 신뢰구간, 가설검정, 회귀분석, ...2025.01.25
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데이터 시각화의 현혹적 사례 분석2025.01.191. 데이터 시각화의 원칙과 목적 데이터 시각화는 데이터를 그래프, 차트, 테이블, 맵 등의 형태로 보여주는 것으로, 데이터를 더욱 명확하고 강력하게 전달하며 관심과 호기심을 불러일으킨다. 데이터 시각화의 목적은 데이터를 정확하고 효과적으로 전달하는 것이며, 이를 위해 데이터 왜곡 방지, 중요 특징 강조, 비교와 상관관계 명확화, 데이터 범위와 분포 고려, 단위와 출처 명시, 색상과 모양 적절 선택 등의 원칙을 지켜야 한다. 2. 데이터 시각화 사례 분석 첫 번째 사례는 코로나19 백신 접종률과 사망률을 산점도로 나타낸 그래프로, ...2025.01.19
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서술통계와 추론통계의 비교 및 특성 분석2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 방법으로, 데이터의 중심 경향과 분포를 나타내는 통계치를 사용한다. 평균, 중앙값, 최빈값 등의 대표값과 범위, 분산, 표준편차 등의 분포 측정치를 통해 데이터의 전반적인 특성을 파악할 수 있다. 서술통계는 데이터 분석의 첫 단계로 중요하며, 교육, 경제, 의료 등 다양한 분야에서 활용된다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 사용하여 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법이다. 신뢰 구간과 가설 검정 등의 기법을 통해 표본 데이터로부터 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검증한다....2025.01.25
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보건통계학2025.01.141. 도수분포표 도수분포표(frequency distribution table)는 측정한 변수를 항목별로 횟수를 세거나 비슷한 값으로 묶어 계급을 만든 후 속하는 자료의 개수를 알 수 있도록 분류, 집계한 표입니다. 명목, 서열, 등간, 비율 수준의 자료에서 사용할 수 있습니다. 도수분포표의 작성방법은 (1) 측정값의 개수 파악, (2) 계급의 수 결정, (3) 계급 간격 계산, (4) 계급의 하한값과 상한값 정하기, (5) 빈도계산, (6) 도수분포표의 작성(제목, 측정단위, 합계 등)입니다. 2. 그래프 보건통계학에서 사용되는 ...2025.01.14
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