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2023년 1학기 통계학개론 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 히스토그램 그리기 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 히스토그램을 그렸습니다. 히스토그램을 통해 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 2. 상자그림 그리기 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 상자그림을 그렸습니다. 상자그림을 통해 데이터의 다섯 수치 요약(최소값, 1사분위수, 중앙값, 3사분위수, 최대값)을 확인할 수 있습니다. 3. t 검정 12명의 학생이 읽은 책 수에 대한 t 검정을 수행했습니다. t 검정 결과 p-value가 매우 작게 나와 해당 데이터가 통계적으로 유의미하다고 해석할 수 있습니다. 4. 대응...2025.01.25
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계측공학 2번째 과제(체크 및 교수님 풀이 참고한 만점 레포트)2025.01.161. 정규분포 측정한 평균이 200, 표준편차가 20이므로 표본 개수는 충분하다. 정규분포 60%에 해당하는 값을 구하기 위해서 z분포와 대칭성을 활용하면 확률 P가 30%, 즉 0.3이 되는 z값을 구해야 하는데 표에 정확한 값을 찾을 수 없다. 따라서 0.3과 가장 가까운 값으로 찾으면 z=0.5244이다. 이를 대입하여 계산하면 범위는 160 ~ 240이다. 2. 저항 병렬 연결 68-kΩ 저항과 12-kΩ 저항이 병렬로 연결되어 있고, 각각 5%의 오차율을 가진다. 이를 통해 전체 저항의 공칭 저항과 불확도를 구할 수 있다....2025.01.16
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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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30점 만점 방통대 데이터마이닝 2024-1학기2025.01.261. 데이터마이닝 방법론 데이터마이닝의 방법은 크게 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법으로 나뉜다. 모수적 모형 접근법은 기존 데이터를 기반으로 모수를 추정하는 방법이며, 알고리즘 접근방법은 정해진 알고리즘에 따라 데이터를 학습하는 방법이다. 각각의 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 2. 모수적 모형 접근법 모수적 모형 접근법은 단순 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀모형 등이 해당된다. 기본 모형 식이 존재하며, 모수를 추정하는 방식으로 결과가 복잡하지 않고 해석이 용이하다. 그러나 데이터가 가정한 ...2025.01.26
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데이터마이닝 ) 나무 형태를 이용한 지식 표현 사례2025.01.031. 의사결정나무 의사결정나무는 예측모형에서 가장 많이 사용되며 의사결정 규칙을 도표화하여 대상 집단을 분류하거나 예측하는 분석 방법입니다. 의사결정나무의 장점은 나무구조에 의해 모형이 표현되어 사용자의 이해가 쉽고, 유용한 예측변수나 비선형성을 자동으로 찾아낼 수 있으며, 선형성이나 정규성, 등분산성과 같은 가정을 필요로 하지 않는 비모수적인 방법이라는 것입니다. 하지만 의사결정나무 모형은 연속형 변수를 비연속적인 값으로 취급하여 분리의 경계점에서 예측오류가 큰 가능성이 있고, 선형성과 주 효과를 가지지 못한다는 단점이 있습니다....2025.01.03
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세종대학교 소프트웨어 특강 과제12025.05.101. Linear Regression 주어진 데이터에 대해 가장 잘 맞는 선형 회귀 모델을 찾았습니다. Gradient Descent 알고리즘을 사용하여 모델의 최적 매개변수를 구했으며, 이를 통해 입력 x=15에 대한 y 값을 예측할 수 있었습니다. 또한 회귀선을 데이터 포인트와 함께 시각화하였습니다. 2. Logistic Regression 두 개의 입력 변수(Petal_Length, Petal_Width)를 사용하여 Iris versicolor와 Iris virginica 두 클래스를 구분하는 로지스틱 회귀 모델을 구현하였습니...2025.05.10
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회귀분석을 통한 주택 가격 예측2025.01.161. 회귀분석의 개념 회귀분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 수학적으로 표현하는 방법입니다. 단순 회귀분석은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 분석하고, 다중 회귀분석은 여러 개의 독립 변수를 사용하여 종속 변수를 예측합니다. 회귀분석은 경제학, 의학, 사회과학 등 다양한 분야에서 활용되며, R제곱 값과 잔차 분석을 통해 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 2. 회귀분석의 중요성 회귀분석은 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 경제학에서는 소비자 행동 예측과 시장 트렌드 분석에 사용되며, 의학에서는 환자 회...2025.01.16
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기기분석 정밀도, 정확도 1강 레포트2025.05.101. 기기분석의 장단점 기기분석의 장점으로는 신속한 응답 시간, 미량 및 초미량 시료 분석 가능, 복잡한 시료 분석 가능, 높은 감도와 신뢰성 있는 측정값 제공 등이 있습니다. 단점으로는 검량이 필수적, 감도와 정확도가 대조기기나 습식 분석법에 따라 변화, 최종 정확도가 ±5%로 제한적, 허용 농도범위의 제한성, 기술 습득에 오랜 시간이 소요, 고가의 기기 구입 및 유지비 등이 있습니다. 2. 검정곡선 작성법 검정곡선 작성법에는 외부표준법, 표준물첨가법, 내부표준법이 있습니다. 외부표준법은 시료의 농도와 지시값의 상관성을 검정곡선 ...2025.05.10
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전동 킥보드 수요 예측을 통한 서비스 활성화 전략2025.01.241. 수요 예측의 개념 수요 예측은 미래의 수요를 예측하는 과정으로, 과거 데이터를 기반으로 특정 서비스나 제품이 미래에 어느 정도 사용될지를 예측하는 것입니다. 정확한 수요 예측은 자원 배분의 효율성을 높이는 데 중요합니다. 특히 전동 킥보드 서비스 제공 기업의 경우 킥보드의 적재적소 배치가 필수적이기 때문에 수요 예측이 더욱 중요합니다. 2. 수요 예측 방법 전동 킥보드 수요 예측을 위한 대표적인 방법으로는 시계열 분석, 회귀 분석, 인공지능(AI) 기반 예측 등이 있습니다. 시계열 분석은 과거 데이터를 분석하여 미래 수요 패턴...2025.01.24
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데이터 마이닝, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 데이터 마이닝 기법 데이터 마이닝은 데이터에서 의미를 추출하는 기법을 의미하며, 모수적 모형 접근 방법과 알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법은 모형을 설정하고 모수를 추정하는 방식이며, 알고리즘 접근법은 정해진 알고리즘으로 계산하여 결과를 분석하는 방식이다. 각각의 장단점이 있으며, SNS 텍스트 데이터 분석에 활용할 수 있다. 2. 로지스틱 회귀모형 적합 와인 품질 데이터에 로지스틱 회귀모형을 적합하였다. alcohol 변수만 사용한 모형, sulphates 변수만 사용한 모형, 그리고 유의미한 ...2025.01.25
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