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두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정의 실제 응용2025.05.121. 두 모집단의 비율 차이 가설검정 이번 과제에서는 두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정을 다룹니다. 귀무가설(H0)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 없다'이고, 대립가설(H1)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 있다'입니다. 표본 크기 n=100인 t-검정을 이용하여 유의수준 α=0.05에서 p값이 0.001 이하이면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하며, 그 이상이면 귀무가설을 채택하게 됩니다. 2. 두 모집단 비율 차이 검정의 실제 응용 두 모집단 간의 비율 차이를 검정하는 방법은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준에 ...2025.05.12
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사회복지조사론에서 설문지 조사의 장단점2025.01.191. 설문지 조사의 장점 설문지 조사는 대규모 데이터 수집이 용이하고, 응답자의 익명성을 보장하여 솔직한 답변을 유도할 수 있습니다. 또한 표준화된 질문을 통해 일관성 있는 데이터를 수집할 수 있으며, 비용과 시간 효율성이 높습니다. 2. 설문지 조사의 단점 설문지 조사는 응답자의 무성의한 답변, 낮은 응답률, 질문의 제한성, 응답자의 해석 차이, 기술적 문제 등의 단점이 있습니다. 이러한 단점을 고려하여 설문지를 설계하고 운영하는 것이 중요합니다. 3. 설문지 조사의 효과적인 활용 방안 설문지 조사의 장단점을 이해하고, 간결하고 ...2025.01.19
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전자 건강 기록에 인공지능 통합을 통한 더 나은 임상 의사 결정2025.05.111. 전자 건강 기록(EHR)과 인공지능(AI)의 융합 전자 건강 기록(EHR)은 의료 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 의료 정보의 디지털화와 기술의 발전으로 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 기술의 발전과 함께 인공지능(AI) 기술을 EHR에 통합하여 더 나은 임상 의사 결정을 지원하는 데 많은 기대가 이루어지고 있습니다. 2. AI 기반 전자 건강 기록의 잠재적 이점 AI 기반 전자 건강 기록은 정확한 진단과 예측, 개인 맞춤형 치료법 제안, 의료 지식 확장 등 다양한 이점을 가지고 있습니다. 3. AI 기반 전자 건강 기록...2025.05.11
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횡단적 조사와 종단적 조사의 특징 및 비교2025.01.231. 횡단적 조사 횡단적 조사는 특정 시점에서 다양한 변수를 한 번에 측정하여 분석하는 방법입니다. 이는 비교적 간단한 설계로 많은 시간과 자원을 필요로 하지 않기 때문에 사회과학 연구에서 널리 사용됩니다. 주요 장점은 연구를 빠르게 수행할 수 있고, 여러 요인 간의 관계를 분석하는 데 유용하다는 것입니다. 그러나 시간에 따른 변화를 파악하기 어렵고, 인과관계를 명확히 설명하기 어려운 단점이 있습니다. 2. 종단적 조사 종단적 조사는 시간의 경과에 따른 변화를 분석하기 위해 동일한 대상 집단을 여러 시점에 걸쳐 반복적으로 조사하는 ...2025.01.23
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HPLC 사용법 및 데이터 해석2025.01.091. HPLC 크로마토그래피 HPLC는 액체 크로마토그래피의 한 종류로, 고압을 이용하여 이동상을 일정한 속도와 압력으로 흘려보내 분리능이 높은 분석 기술이다. 정지상과 이동상의 상호작용에 따라 물질이 분리되며, 이때 retention time과 peak 크기를 통해 정성 및 정량 분석이 가능하다. 이번 실험에서는 C18 컬럼을 이용한 역상 크로마토그래피를 진행하여 Uric acid의 농도별 크로마토그램을 얻었다. 2. 검정 곡선 작성 표준물질의 농도와 HPLC 감응도 간의 관계를 나타내는 검정 곡선을 작성하여, 미지 시료의 농도를...2025.01.09
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중앙대학교 일반물리실험(1)- 중력가속도측정(단진자 활용) 1등 자료2025.01.201. 중력가속도 측정 실험은 단진자를 이용하여 중력가속도를 측정하고, 중력가속도 실험식을 유도하며 진자의 단조화 운동을 이해하는 데 목적이 있다. 중력가속도는 진자의 길이와 주기의 평균을 이용하여 계산할 수 있다. 실험값과 참값을 비교함으로써 단조화 운동을 정밀하게 이해할 수 있다. 실험 과정에서 공기저항, 실과 고리 사이의 마찰력, 포트게이트 환경 설정 오류, 단진자 운동 시 실의 길이 변화, 3차원 운동 등이 오차 원인으로 작용할 수 있다. 이러한 오차 요인을 고려하면 참값에 더 근접한 실험값을 얻을 수 있다. 2. 단진자 운동...2025.01.20
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통계조사에서 측정의 타당도와 신뢰도의 개념 비교2025.01.161. 타당도의 개념 타당도는 측정 도구가 실제로 측정하고자 하는 대상을 얼마나 정확하게 측정하는지를 의미한다. 이는 측정 결과가 실제로 조사하려는 개념을 얼마나 잘 반영하는지를 평가하는 기준이다. 타당도가 높다는 것은 해당 조사 도구가 본래 의도한 대상을 정확히 반영하고 있다는 의미이다. 2. 신뢰도의 개념 신뢰도는 측정 도구가 일관되게 동일한 결과를 도출할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 반복 측정 시 동일한 결과를 얻을 수 있는지를 평가하는 기준이다. 신뢰도가 높다는 것은 조사 도구가 시간이나 상황에 관계없이 안정적인 결과를 제...2025.01.16
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부산대 기초전기전자실험 결과보고서 3주차 A+보고서 1등보고서2025.05.161. 노드 해석 노드 a, b, c에 걸리는 전압을 구하고 각 도선에 흐르는 전류를 수식으로 구하였다. 키르히호프의 법칙과 옴의 법칙을 이용하여 이론값을 계산하였고, 실험을 통해 측정값을 확인하여 이론값과 거의 일치함을 보였다. 2. 메쉬 해석 메쉬 해석법을 이용하여 회로를 분석하였다. 키르히호프 전압 법칙을 적용하여 3개의 연립방정식을 구하고 계산한 이론값과 실험 측정값이 거의 일치함을 확인하였다. 1. 노드 해석 노드 해석은 데이터 분석 및 시각화 분야에서 매우 중요한 기술입니다. 노드는 데이터 구조에서 개별 데이터 포인트를 나...2025.05.16
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성공적인 머신러닝 모델링을 위한 프로세스2025.01.151. 결정 트리 알고리즘 결정 트리(Decision Tree)는 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분석하고 특정 기준에 따라 여러 개의 의사 결정 규칙을 만들어내는 방식으로 동작합니다. 이러한 의사 결정 규칙들을 트리 구조로 나타내기 때문에 '결정 트리'라는 이름이 붙었습니다. 의사 결정 트리는 금융, 의료, NLP, 추천 시스템 및 프로세스 최적화 내에서 주로 사용되며, 다양한 도메인에 걸친 의사결정 트리의 다양성을 보여주고 많은 산업에서 실제 문...2025.01.15
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빅데이터 리포트2025.01.191. 빅데이터 빅데이터는 기존의 데이터에 비해 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터로, 대량의 데이터와 복잡성이 큰 데이터를 의미한다. 3V(Volume, Velocity, Variety)와 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)로 특징지어진다. 빅데이터 분석은 필요한 정보를 수집하는 것에서 가능한 많은 데이터와 숨은 정보를 찾아내는 방식으로 변화하고 있으며, 표본조사에서 전수조사로, 질에서 양으로, 상관관계에서 인과관계로 변화하고 있다. 데이터마이닝은 많은 데이터에서 유용한 정보를 발견...2025.01.19
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