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[마르크스]마르크스 역사학

..PAGE:1Ⅰ. 마르크스주의 역사학Ⅱ. 역사발전 5단계론Ⅲ. 역사발전 5단계론 비판Ⅳ. 스탈린주의 역사학Ⅴ. 스탈린주의와 마르크스주의Ⅵ. 결론목 차..PAGE:2Ⅰ. 마르크스주의 역사학마르크스주의 역사학마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학- 마르크스주의 역사학19세기 중엽 서유럽에서 발생.산업혁명이 급격히 진행, 근대화. 계급 간 갈등이 심화.부르주아 혁명이 발생.- 마르크스주의 역사학의 영향역사 연구가 고립적인 사건 서술에서 벗어나 복합적이고 장기적인 사회경제적 과정을 탐구하도록 자극.인간의 물질적 생활 조건 그리고 기술 및 경제의 역사를 고립된 현상으로서가 아니라 산업관계 전반의 맥락 속에서 연구할 수 있게 됨.대중이 역사 속에서 행한 역할, 특히 사회적정치적 봉기 시기에 행한 역할을 연구하도록 자극.사회 계급 구조에 대한 개념, 계급 투쟁에 대한 연구 역사 연구 전반에 영향...PAGE:3마르크스의 역사발전론- 역사발전론일반적으로 5단계론을 의미.원시공산제-노예제-봉건제-자본주의-사회주의.마르크스의 저서에서 직접적으로 언급한 적은 없음.스탈린 『변증법적 유물론과 사적유물론』에서 주장.각 시대의 성격을 생산수단과의 관계 속에서 구체적으로 규정.Ⅱ. 역사발전 5단계론마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학..PAGE:4스탈린의 역사발전 5단계론-원시공산제“생산수단이 사회적으로 소유된”사회.공동노동에 기초. 생산의 성과와 생산수단을 공동으로 소유.생산수단에 대한 사적 소유, 착취, 착취하는 계급도 존재할 수 없음.-노예제생산력의 발전을 통해 노예제 사회 도래.금속기의 출현과 사회적 분업의 대두로 인한 새로운 생산력 증대에 기초하여 노예제가 출현.“노예소유주의 생산수단의 소유”에 기초한 사회.“부자와 빈자, 착취자와 피착취자, 완전한 권리를 가진 사람과 아무런 권리도 없는 사람들 사이의 격렬한 계급투쟁”이 발생.Ⅱ. 역사발전 5단계론마업자의 사업은 그 자신의 노동에 기초한 것.철기술의 발달로 인한 철, 쟁기, 직기의 확산, 농업원예낙농업의 발전 등 새로운 생산력이 발전하고 기존의 노예제적인 낡은 생산관계가 이를 감당하지 못하게 됨에 따라 봉건제가 발생.노예 대신 농노를 선호.Ⅱ. 역사발전 5단계론마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학..PAGE:6스탈린의 역사발전 5단계론-자본주의“자본가가 생산수단을 소유하되, 생산에 종사하는 노동자, 즉 임금노동자를 소유할 수 없는” 단계.자본가는 노동자를 죽이거나 팔 수도 없음.노동자들은 생산수단을 박탈당했기 때문에 자신의 노동력을 자본가에게 팔아야 했으며 이 과정에서 자본가에게 종속.기계설비를 갖춘 거대한 작업장과 공장, 그리고 대규모 자본주의적 농장 등이 나타남으로써 새로운 사회적 생산력이 출현.자본주의사회는 과잉생산에 기초한 주기적인 공황을 겪음으로써 해결할 수 없는 모순에 빠지게 되었음을 지적.즉 생산과정의 사회적 성격과 생산수단에 대한 사적 소유의 모순으로 말미암아 이 문제가 발생.이 모순은 생산수단에 대한 자본주의적 소유를 사회주의적 소유로 전환해야만 해결 가능하다고 보았음.Ⅱ. 역사발전 5단계론마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학..PAGE:7스탈린의 역사발전 5단계론-사회주의“생산수단을 사회적으로 소유하는” 단계. 소련착취자도 피착취자도 없음.생산력이 점점 더 빠르게 발전할 수 있다고 보았음.-역사발전 5단계론에 대한 스탈린의 주장역사발전 5단계론은 전세계에 보편적으로 적용되는 것.세계의 각 지역은 5단계를 순서적으로 필연적으로 경과해야만 하는 것.각 단계로의 이행은 생산력의 발전이라는 요소를 통해 이루어지며 생산력을 생산에 있어서 가장 중요한 요소로 파악.역사 발전과정을 생산력주의적으로 파악.새로운 사회의 도래가 인간의 계획적이고 의식적인 행동결과와 관계없이 일어날 수 있다고 보았음.Ⅱ. 역사발전 5단계론마르크스야 하는 단계로 보았는가? 즉 역사발전이 단선적으로 진행되는지 아니면 다선적으로 진행되느냐의 문제.스탈린의 주장은 모든 사회는 역사발전을 거쳐 공산주의사회로 발전하게 된다는 목적론적, 유토피아적 해석. 과연 마르크스가 역사발전을 목적론적, 유토피아적으로 보았는가?Ⅲ. 역사발전 5단계론 비판마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학..PAGE:9스탈린 역사발전 5단계론에 대한 의문점 1-마르크스 역사발전론『도이치이데올로기』마르크스와 엥겔스 역사발전 5단계론을 주장한 것은 사실.이들이 처음부터 역사발전 5단계론을 주장했던 것은 아니었음.1853년 이전까지는 원시공산제에 대해 인식하지 못하고 있었음.기록된 역사시대만 접할 수 있었기에 시대구분이나 역사발전과정에 대한 법칙추출도 계급사회에만 한정.엥겔스『공산당선언』1888년 영문판 서문.1846년『도이치이데올로기』인류역사 - 1) 종족소유, 2) 공동소유 및 국가소유,3) 봉건적 및 신분적 소유종족소유 - 사회적 분업을 부분적이기는 하지만 명백하게 존재.구성원들간의 사회적 위계질서가 존재.Ex) 고전 고대의 로마, 게르만사회마르크스가 초기 인류의 역사발전단계를 파악할 때 처음부터 원시공산제를 상정하지 않았다는 것을 알 수 있음.마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학Ⅲ. 역사발전 5단계론 비판..PAGE:10스탈린 역사발전 5단계론에 대한 의문점 1-『공산주의의 원리』,『공산당선언』.『영국의 인도지배』엥겔스 1847년 『공산주의의 원리』산업혁명 이전에 존재한 근로자계급- 노예, 농노, 노동자『공산당선언』인류역사의 진행과정 전체를 ‘계급투쟁’의 과정으로 정식화. 이 또한 인류역사 과정에 계급투쟁 이전의 역사가 존재한다는 사실에 대한 부인을 의미.마르크스는 1850년대에 들어서야 비로소 노예제 이전의 사회에 대해 구체적으로 파악.1853년『영국의 인도지배』인도사회의 구조 구체적으로 분석.인도를 비롯한 아『자본주의적 생산에 선행하는 제형태』원시공산제에 대해 체계적, 본격적으로 인식.‘본원적 소유형태’를 통해 직접적인 공동소유가 이루어지는 자연발생적인 원시공동체 사회.원시공동체는 사적 소유가 전혀 존재하지 않는다는 것을 전제.성원들 간에는 실질적인 차이가 존재하지 않으며 따라서 그 성원들은 공동체의 소유를 직접적으로 소유.사적 소유와 성원들 간에 실질적인 차별점이 존재하지 않음으로써 그 어떠한 억압적인 사회기구나 편제도 존재하지 않음.구체적인 자료에 근거하여 역사발전과정의 법칙을 추출.계급사회 이전에 대한 인식 한계- 1850 년대 이전 접근할 수 있는 자료의 부족, 원시공동체 시대에 대한 연구의 부족.마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학Ⅲ. 역사발전 5단계론 비판..PAGE:12스탈린 역사발전 5단계론에 대한 의문점 1-『고타강령비판』1875년 『고타강령비판』자본주의사회 이후의 공산주의사회에 대해 구체화초기『경제철학수고』『도이치이데올로기』등에서 공산주의사회에 대해 언급.『고타강령비판』에서 낮은 단계 공산주의와 높은 단계 공산주의 나누어 설명.자본주의사회 이후의 이행경로를 체계적으로 제시-마르크스의 역사발전론『자본주의적 생산에 선행하는 제형태』- 원시공산제『도이치이데올로기』- 노예제, 봉건제, 자본주의『고타강령비판』- 공산주의마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학Ⅲ. 역사발전 5단계론 비판..PAGE:13스탈린 역사발전 5단계론에 대한 의문점 2-다선론적 해석마르크스의 5단계론은 일시에 완성된 것이 아니라 후대로 갈수록 보완 발전된 것. 역사발전 5단계론이 언제든지 수정될 수 있다는 사실을 의미아시아적 생산양식- 특수한 또 하나의 발전단계가 아니라 역사발전 5단계 내에 포함되는 과도기적인 것으로 원시공산제도 아니며 노예제나 봉건제 같은 계급사회도 아님.원시공산제에서 계급사회로 이행하는 마지막 단계에 위치한 과도기적 생산양식원시공산제에서 론적으로 진행된다고 보았음.마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학Ⅲ. 역사발전 5단계론 비판..PAGE:14스탈린 역사발전 5단계론에 대한 의문점 3-비목적론적 해석『고타강령비판』공산주의사회 진공 속에 출현한 유토피아적 사회가 아니라 기존의 역사적흐름 속에서 출현한 역사적 사회.공산주의의 높은 단계는 낮은 단계 공산주의 위에서 발생한 사회.계급과 국가가 소멸, 개체들 간의 생존투쟁이 종식됨.자유로운 개인들의 공동체가 출현하는 단계에 있는 사회.『도이치이데올로기』공산주의는 고정된 상태가 아니고 운동 그 자체.역사발전과정 속에서 목적을 상정하는 것 그 자체가 올바른 태도가 아니라는 점을 지적.“역사란 각 세대들의 연쇄에 불과하며 각 세대들은 모든 선행 세대로부터 물려받은 재료, 자본, 그리고 생산력들을 이용한다.”공산주의사회란 절대적 지점이 아니라 다음 사회로 이행해나가는 하나의 계기에 불과한 것으로 간주.마르크스주의 역사학역사발전 5단계론역사발전 5단계론 비판스탈린주의와 마르크스주의결 론스탈린주의 역사학Ⅲ. 역사발전 5단계론 비판..PAGE:15스탈린주의 역사학-스탈린주의 역사학I.V.스탈린의 유물론 사상.엥겔스의 유물론적 진화론은 프레하노프와 K.J.카우츠키를 거쳐 레닌과 N.I.부하린에 의해 변증법과 유물론의 억지결합으로 발전‘변증법적 유물론’ 1891년 프레하노프의 저서에서 처음으로 사용교조의 체계화 과정에서 볼셰비키당의 세계관적 도그마로 공식화공식화된 국정철학(國定哲學)이 『변증법적 유물론과 역사적 유물론』이 공식화로 스탈린에 의한 철학의 1인 독점이 이루어짐.소련학계에서는 이 철학교조 이외의 모든 철학적 논의가 전면적으로 금지.대용종교(代用宗敎)의 도그마로서 스탈린철학의 독점적 지배.‘변증법적 유물론’은 결국 스탈린의 국정철학, 그 밖의 모든 철학사상의 연구와 토론을 불모화시킨 철학의 1인 독점체제.소련 공산당의 공식적 철학 이데올로기. 반복적인 학습을 위한 사상 강제주입의 교정, ‘DIAM.

사회과학| 2006.05.30| 21페이지| 2,000원| 조회(667)

사회주의, 공산주의, 마르크스, 역사학

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[분산분석]자판기에서의 차가 다 나오는 시간은 자판기 회사와 차의 종류에 따라 차이가 날까? 평가B괜찮아요

제목; 자판기에서의 차가 다 나오는 시간은 자판기 회사와 차의 종류에 따라 차이가 날까?1. 서론나는 평소에 커피를 좋아한다. 요즘 유행하는 테이크 아웃점의 커피와 캔커피를 비롯해서 자판기 커피등 커피의 종류는 제조방법이나 재료에 따라서 무수히 많다. 그 중에서 학교에서는 아무래도 자판기가 많고 가격에 부담이 없기 때문에 자판기 커피를 즐겨 마시게 된다. 그런데 쉬는 시간이나 도서관 앞의 자판기는 사람들이 줄을 길게 서 있는 것을 볼 수 있다. 금방 줄이 줄어들긴 하지만 자판기 속의 차가 나오는데 시간이 얼마나 걸릴까 하는 가벼운 호기심이 문득 생겼다. 자판기를 보면 커피의 종류만 해도 밀크커피, 설탕커피, 블랙커피등이 있고 그 외에도 우유. 율무차. 코코아 등이 있는데 커피와 우유나 율무차는 재료가 다르기 때문에 차가 나오는 시간이 어떨지 궁금했다. 그리고 자판기를 만드는 회사에 따라서도 차가 나오는 시간이 다를 것으로 생각해서 자판기 회사와 차의 종류에 따라 차가 나오는 시간을 조사하게 됐다.2. 자료수집첫 번째 인자; 자판기 회사-삼성, LG, 해태두 번째 인자; 차의 종류- 커피, 우유, 율무차실험방법-자판기의 버튼을 눌렀을 때를 시작으로 불이 꺼지는 시간까지를 STOP WATCH를 이용해서 측정했다.-실험오차를 줄이기 위해서 총 3회씩 반복했다.-실험장소는 학교, 길거리 등이다.3. 분석방법자판기 회사와 차의 종류에 따른 자판기에서 차가 나오는데 걸리는 시간을 조사한 실험이므로 SAS를 이용한 반복이 있는 이원배치 분산 분석을 하였다. 또 Ⅰ개의 모평균들의 성격에 대하여 자세히 조사하기 위하여 다중비교분석을 했다. 다중비교분석 방법 중 최소유의차 방법과 투키방법을 실시했다.4.분석결과Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fa 2 6.67433163 3.33716582 5.27 0.0140b 1 0.00312963 0.00312963 0.00 0.9446a*b 2 6.39521081 3.19760540 5.이므로 귀무가설 채택이므로 인자에 따른 차이가 나지 않음을 알 수 있다.또 a와 b의 p-value가 0.0162로 교호작용이 있다.t Grouping Mean N aA 13.3913 8 3AB A 12.7111 9 2BB 12.1690 10 1최소유의차방법에 의해 자판기 회사중에 삼성과 해태가 유의한 차이가 있음을 알 수 있다.5.결론자판기 제조회사에 따라 자판기 속의 차가 완성되는 시간이 차이가 남을 알 수 있었다. 그러나 생각과 달리 차의 종류에 따라서는 차이가 나지 않았다.6.미비점-아무래도 제조년도가 빠른 자판기 일수록 컵이 나오는 시간이 빠를 것으로 생각되어 제조년도가 같은 자판기를 실험대상으로 하려고 하였으나 제조년도나 기종을 알 수 없어 할 수 없었다.-총27번의 실험을 실시했는데 학교에서 실험한 삼성자판기는 실험후 처리가 용이하였으나 나머지 자판기들은 실험 후 뽑은 차의 처리가 힘들었다.7.부록data one;do a=1 to 3;do b=2 to 3;do k=3 to 3;input y @@; output;end;end;end;cards;10.43 11.95 12.3411.25 12.82 13.0210.78 12.14 13.6712.46 13.75 14.2512.37 13.12 14.8712.58 13.37 13.9412.63 12.55 12.5711.54 12.29 13.6912.75 12.97 13.12run;proc glm;class a b;model y=a b a*b;output out=two r=error;run;proc glm;class a ;model y=a a*b;run;proc glm;class a;model y = a;means a/ lsd tukey duncan ;run;The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 107The GLM ProcedureClass Level InformationClass Levels Valuesa 3 1 2 3b 2 2 3Number of observations e F Value Pr > FModel 5 13.04103741 2.60820748 4.12 0.0092Error 21 13.30797000 0.63371286Corrected Total 26 26.34900741R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.494935 6.262351 0.796061 12.71185Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fa 2 6.63954102 3.31977051 5.24 0.0143b 1 0.00628558 0.00628558 0.01 0.9216a*b 2 6.39521081 3.19760540 5.05 0.0162Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fa 2 6.67433163 3.33716582 5.27 0.0140b 1 0.00312963 0.00312963 0.00 0.9446a*b 2 6.39521081 3.19760540 5.05 0.0162The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 109The GLM ProcedureClass Level InformationClass Levels Valuesa 3 1 2 3Number of observations 27The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 110The GLM ProcedureDependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 5 13.04103741 2.60820748 4.12 0.0092Error 21 13.30797000 0.63371286Corrected Total 26 26.34900741R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.494935 6.262351 0.796061 12.71185Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fa> Fa 2 6.49054862 3.24527431 5.12 0.0154b*a 3 6.40149639 2.13383213 3.37 0.0379The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 111The GLM ProcedureClass Level InformationClass Levels Valuesa 3 1 2 3Number of observations 27The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 112The GLM ProcedureDependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 2 6.63954102 3.31977051 4.04 0.0307Error 24 19.70946639 0.82122777Corrected Total 26 26.34900741R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.251984 7.128908 0.906216 12.71185Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fa 2 6.63954102 3.31977051 4.04 0.0307Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fa 2 6.63954102 3.31977051 4.04 0.0307The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 113The GLM Proceduret Tests (LSD) for yNOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.Alpha 0.05Error Degrees of Freedom 24Error Mean Square 0.821228Critical Value of t 2.06390Least Significant Difference 0.8854Harmot Grouping Mean N aA 13.3913 8 3AB A 12.7111 9 2BB 12.1690 10 1The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 114The GLM ProcedureDuncan's Multiple Range Test for yNOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.Alpha 0.05Error Degrees of Freedom 24Error Mean Square 0.821228Harmonic Mean of Cell Sizes 8.92562NOTE: Cell sizes are not equal.Number of Means 2 3Critical Range .8854 .9299Means with the same letter are not significantly different.Duncan Grouping Mean N aA 13.3913 8 3AB A 12.7111 9 2BB 12.1690 10 1The SAS System 17:02 Tuesday, May 21, 2002 115The GLM ProcedureTukey's Studentized Range (HSD) Test for yNOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higherType II error rate than REGWQ.Alpha 0.05Error Degrees of Freedom 24Error Mean Square 0.821228Critical Value of Studentized Range 3.53170Minimum Significant Difference 1.0713Harmonic Mean of Cell Sizes 8.92562NOTE: Cell sizes are not equal.Means

경영/경제| 2005.12.07| 12페이지| 1,500원| 조회(656)

실험계획법, 통계분석, 분산분석, 통계패키지, 커피 자판기

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[통계학과 경제학]수출량에 영향을 끼치는 요인들

1. 서론(종속변수)우리는 흔히 뉴스나 신문을 통하여 경제적인 사실을 쉽게 접할 수 있다. 그중 우리에게 직접적인 현실 경제 수준의 척도로서 작용하는 것이 개별기업들의 이윤, 특히 국제 교역에서 발생하는 이윤에 들 수 있겠다.한국은 자원에 비하여 인구가 많은 집약적인 특징을 가지고 있다. 하기에 대외의존도가 높은 것은 필연적인 이유인데 이는 비단 지리적 여건뿐만 아니라 한국 자본주의의 성장과도 맥을 같이한다 볼 수 있다. 하기에 한국경제의 흐름, 실물 경제의 흐름을 파악하는데 있어서 가장 중요한 척도(parameter)는 수출량 이 될 수 있을 것이다.수출이 증가하면 외환보유한도가 높아지게 될 뿐 아니라 고용이 촉진되고 고용이 촉진되면 수요가 촉진되어 내수산업이 발전하게된다. 결국 국가 경제적인 발전에 큰 부분을 차지한다고 할 수 있다.이 보고서는 이 중요한 척도 수출량 에 영향을 미치는 경제 변수들을 찾는 데 목적이 있으며, 앞으로의 과정이 이를 보여줄 것이다.수출량이란, 전체수출금액을 수출 물가지수로 나눠준 경제 지표이다.수출량 = 수출액/ 수출물가지수*수출 물가지수는 수출상품의 가격변동을 측정하는 지표로서 그 가격변동이 국내물가에 미치는 영향을 사전에 측정하기 위하여 작성되는 지수이다. 대외의존도가 높은 우리나라의 경우 수출상품의 가격변동이 국내물가, 생산활동 및 대외 경쟁 등에 미치는 효과를 사전에 측정하기 위해 작성되며수출입상품의 가격변동을 조사함으로써 주로 수출입관련업체들의 수출채산성 변동이나 수입원가부담 등을 파악하는 한편 수출입물가지수의 상호 비교를 통하여 가격측면에서의 교역조건 등을 측정하는 데에 이용된다.다음은 1980년부터 1999년까지 우리나라 수출량 변화를 나타낸 그래프이다.{그렇다면 수출량에 영향을 미치는 요인은 어떤 것이 있는지 알아보자.2. 독립변수의 선택분석을 위해 사용된 자료는 1980년부터 1999까지 연별자료로써 총220개이며 한국통계연감에수록되어 있다.각 변수들은 다음과 같이 선정되었다.1) 대미환율($): 환율은 외국돈의 수요와 공급에 의하여 결정되는 것으로국제수지, 물가, 나라간 금리 차, 외환 거래자의 예상 및 중앙 은행 개입등의경제적 요인에 따라 수시로 변동하게 된다.환율이 하락하면 국내물가가 안정되며 상대적으로 수출이 감소하고,반면에 환율이 상승하면 국내 물가가 상승하고 상대적으로 수출이 감소하게된다.우리나라의 주요수출국인 미국을 대상으로 하여 대미환율이 수출량에 정말영향을 미치는지 또 어느 정도 영향을 미치는지 알아보기 위해 변수를선택하였다.2) 미국 1인당 국민 총소득 : 1인당 국민소득의 세가지 측면 중 지출측면을 강조한 것으로,GNP가 국내총생 산(GDP)에다 해외로부터의 순요소소득을 합산한 것 이라면 GNI는 불변 가격기준 국내총생산(GDP)에다 교역조건변동에 따른 무역손익을 더한 후 실질 대외 순수취 요소소득을 합친 것이다.3) 일본 1인당 국민 총소득: 우리나라 주요수출상대국인 일본.상대국의 총소득이 증가할 경우 소비가 늘게되고 상대적으로그 나라의 수입이 많아지므로 우리나라의 수출량에 영향을 줄 것이라생각하여 변수 선택.4) 노동생산성지수: 상용노동자 노동생산성지수 (1995년기준)노동생산성지수가 증가하면 해외투자도 증가가 증가하여 국내 생산이 활발해 지고 따라서 수출량에 영향을 미칠 것이라 생각하여 변수로 선택.산출량지수물적노동생산성지수 = ------------------노동투입량지수5) 미국주가(share price): 주가지수는 증권시황을 나타낼 뿐 아니라 물가지수나 경기 지수처럼 경제상황도 알려준다.미국의 증시는 세계의 경제지표로써 거의 세계 경제흐름을 반영한다.주가가 낮으면 경제가 위축되어 수입, 수출이 모두 활발하지 못하게 되는데 특히, 우리나라처럼 대외의존도가 높은 나라는 크게 영향을 받게 된다. 따라서 미국주가가 우리나라 수출량에 영향을 줄 것이라 고 생각되어 변수로 선택하였다.6) 우리나라 도매물가지수: 도매물가지수는 대량거래에서 형성되는 모든 상품의 가격변동을측정하기 위해 작성되는 것으로 이 지수의 편제에 사용되는 가격은제1차 거래단계의 가격을 대상으로 하게 된다.도매물가지수는 소매단계의 소매물가지수,무역면에서의 수출입물가지 수, 가계소비단계에서의 소비자물가지수와 함께 물가동향을 나타내는 데, 도매거래에는 중요한 생산재의 거래가 많이 포함되기 때문에,도매물가지수는 국민경제의 동향을 민감하게 반영하는 기본적 지수이 며, 각종 물가지수 중에서 가장 중요시된다.상품의 가격이 높다면 상대적으로 수출이 줄게되고, 상품의 가격이 낮 다면 수출이 증가하게된다. 물가동향을 나타내는 도매물가지수는 수출 량에 영향을 미칠 것으로 생각하여 변수로 선택하였다.7) 상품및 서비스 수지: 상품 및 서비스 지수란 재화 및 서비스의 수출 수입량을 나타내는 지수8) 자본수지: 자본수지는 외국인의 국내주식·채권 매입, 우리나라 기업의 해외 직 접투자, 외상 수 출입에 따라 발생하는 채권·채무 등에 따른 자본의 유출입차를 나타내는 항목이다.자본수지 중 투자 수지는 외국인직접투자, 내국인의 해외직접투자와 관련된 직접투 자, 주식·채권에 대한 투자와 관련된 증권투 자, 직접투자와 증권투자에 속하지 않 는 대출 및 차입, 무역관련신용 등이 계상되는 기타투자로 구분된다.9) 미국의 실업률: 실업률이 높으면 급료가 낮아지고, 구매력이 떨어지게된다.따라서 경기가 침체되게되고 수출도 감소하게된다.우리나라 주요 수출 대상국인 미국의 실업률과 비교실업률=(실업자수÷노동력인구)×10010) 경제활동인구: 경기가 좋을수록 고용이 촉진되고 경제활동인구가 많아진다.경기가 좋으면 금리가 하락하므로 수출이 증가하게 된다.경제활동인구와 수출량이 상관관계가 있을거라 생각하여 경제활동인구를 독립 변수로 선택하였다.11) 미국 소비자 물가 상승률: 소비자 물가 지수란,일반 도시가구가 소비생활을 영위하기 위하여 구입하는 각종 상품과 서비스의 가격 변동을 종합적으로 파악하기 위하여 작성되는 지표소비자가 일정한 생활수준을 유지하는 데 필요한 소득내지 소비금 액의 변동을 나타내기 때문에 소비자의 구매력과 생계비 등의 측 정에 사용된다. 수출상대국의 국민들의 구매력과 생계비의 상승률 은 우리나라 수출량에 영향을 미칠 수 있으므로 변수로 선택하였 다.3. 모형확립을 위한 변수 선택 및 회귀식실제로 영향을 주는 변수를 알아보기 위해 SAS프로그램을 이용.Stepwise방법을 이용하여 최종 step에서 x1 x5 x6 x11변수가 선택되었다.모형에 대한 가정은 다음과 같다. (1) 오차항의 평균은 0이다. 즉, 모든 j에 대하여 {E( epsilon _j ) = 0(2) 오차항들은 동분산을 갖는다. 즉 모든 j 에 대하여 {V( epsilon _j ) = {sigma} ^{2 }(3) 오차항들은 서로 독립이다. 즉, {COV ( epsilon _i epsilon _j ) = 0(단, {i != j)(4) {X_ij는 확률 변수가 아니다. 즉, {E( epsilon _ij X_ij ) = X_ij E( epsilon _j )= 0(5) 오차항들은 정규분포를 따른다.(6) 독립변수들 {(X_1, X_2, X_3 .... X_k )은 선형종속이 아니다.종속변수 독립변수들 간의 상관분석 결과를 보면 환율(x1)과 미국의 소비물가상승률(X11)은음의 상관이, 미국주가(X5)와 도매물가지수(X6)는 양의 상관이 있는 것으로 나타난다.앞에서 설정된 모형의 추정결과는 다음과 같이 나타낼 수 있다.Y(수출량)= -46.10910 -0.5013 X1(환율)+ 4.54127 X5(미국주가)+ 9.02047 X6(도매물가지수) -23.43088 X 11(미국의 소비물가상승률)추정된 결과를 보면, 결정계수는 0.98로 매우 높으므로 추정된 회귀 식은 관찰값들을잘 설명하고 있다. 즉 추정된 회귀식이 수출량(y)의 변동량을 98%설명해준다. 그리고개별 회귀계수들에 대한 t-값은 모두 크므로 모든 계수들이 유의적이다.4. 결론환율(x1),미국주가(X5),도매물가지수(X6) , 미국의 소비물가상승률(X11)이 수출량에 미치는 영향의 크 기는 각각 -0.5013, 4.54127, 9.02047, -23.43088 단위가 되는 것으로 분석할 수 있다.양의 상관계수를 갖는 변수를 보면 도매물가지수 즉, 1차 생산 물가지수가 높다는 생산이 그만큼 활발하다는 것이다. 미국의 주가는 즉, 세계 경제의 상황이 좋으면 좋을수록 수출량에 (+)의 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.

경영/경제| 2005.05.12| 7페이지| 1,000원| 조회(364)

회귀분석, 분산분석, 통계 패키지, 수출량 분석

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[분산분석]지하철을 기다리는 시간에 대한 분산분석 평가B괜찮아요

1. 서론서울 시민의 발이라고 할 수 있는 지하철은 매우 중요한 교통 수단이다. 현재 서울 지하철 교통인구는 하루 440 만 명, 수송 분담률은 34% 정도다. 이렇게 자주 이용하는 지하철은 막힘이 없어서 비교적 시간이 정확한 교통수단으로 알고 있다. 하지만 실제로 지하철을 기다리다 보면 가끔은 상당히 오래 기다려야 하는 경우도 있다. 일반적으로 지하철이 출발하고 나서 다음 차가 올 때까지 걸린 시간은 지수 분포를 따른다. 이 시간 간격을 약 3분으로 생각하고 기다리는 시간이 2분에서 6분 사이일 확률은 다음과 같다.즉, 약 37% 정도 밖에는 되지 않는다. 다시 말하면 우리가 생각하는 것만큼 그렇게 정확하지 않을 수 도 있다는 것이다.따라서 본 보고서에서는 각 시간대와 노선에 따라서 지하철을 기다리는 시간이 달라 질 수 있다고 가정하고 지하철 1, 2, 3, 4 호선을 고려하고자 한다. 여기에서 각 시간대의 변화에 따라 그 효과가 어떻게 달라지는 가를 분석하고자 한다.2. 자료의 수집-요인 A (시간대별) : 오전 6시부터 오전9시까지 요인A-1오전 9시부터 낮 12시까지 요인 A-2낮 12시부터 오후 3시까지 요인 A-3오후 3시부터 오후 6시까지 요인 A-4오후 9시부터 저녁 9시까지 요인 A-5-요인 B (노선별) : 1호선 요인 B-12호선 요인 B-13호선 요인 B-14호선 요인 B-1자료에서 요인 A는 오전 6시부터 오후 9시까지를 3시간 단위로 5등분하여 5가지 요인으로 간주하였으며, 요인 B 에 대해서는 1호선은 서울역, 2호선은 신도림 역, 3호선은 교대 역 4호선은 사당 역으로 구분하여, 직접 초시계를 이용하여 차가 출발한 뒤에 다음 차가 올 때까지의 시간을 평일에 관찰하였다. 각 자료는 5번씩 반복하여 구하였으며, 단위는 “초“이다. (구체적인 자료는 부록을 참조)3. 분석 방법- sas를 이용하여 시간대별, 노선별에 대하여 반복이 있는 분산분석을 실행하고교호작용에 대하여 분석해 본다.또한, 교호작용이 나타나지 않을 경우에는 다중비교(최소 유의 차 검정)를 통하여, 어느 평균 사이에 차이가 있는 가를 알아보았다.- 모형의 설정지하철을 기다리는 시간에 대한 분산 분석의 모형은 다음과 같다.i= 1 2 3 4 5 (시간대별 요인 수)j= 1 2 3 4 (지하철 노선별 요인 수)k= 1 2 3 4 5 (반복 수)4. 분석 결과- 분산 분석표는 다음과 같다.변동요인자유도제곱합평균제곱F 값P 값모형*************9.380.0001요인A32986499546.720.0004요인B4*************.360.0001교호작용12125189104327.050.0001오차801184421480총99382227-적합성 검정위의 분산 분석표에서 모형에 대한 P값이 매우 작으므로 유의 수준 1%에서도 유의 하다고 할 수 있다. 그러므로, 각 측정값들은 모두 같지 않다고 말할 수 있다. 즉, 설정된 모형은 적합하다고 말할 수 있다.-모 수에 대한 검정위에서 요인 A와 B 의 P값이 모두 매우 작아 유의하다. 따라서 두 요인에 대하여 각각 평균에 차이가 있다고 말할 수 있다. 그러나 교호작용에 대한 P값 역시 매우 작아서 교호작용이 존재한다는 것을 99%이상 확신할 수 있는 결과를 얻을 수 있다.즉, 시간대(요인 A)에 관계없이 언제나 기다리는 시간이 짧은 지하철 노선(요인 B)은 없다는 것을 의미한다. 따라서 요인 A와 B에 대한 효과에 대해서는 의미가 없는 것이며, 윤곽 도표분석을 통해서 시간대별 최선의 노선을 찾아야 할 것이다.-윤곽도표 분석 은 이 자료에 대한 윤곽 도표이다.그림에서 보는 바와 같이 요인 B는 요인 A의 변화에 대해서 뚜렷한 교호 작용이 존재하는 것을 확인할 수 있다. 다시 말해서 지하철을 기다리는 시간이 가장 작은 시간대는 각 노선에 따라서 상이하다. 이를 정리하면, 다음과 같다.① 요인 A-1에는 요인 B-4 일 때, 시간은 최소화된다.② 요인 A-2에는 요인 B-4 일 때, 시간은 최소화된다.③ 요인 A-3에는 요인 B-1 일 때, 시간은 최소화된다.④ 요인 A-4에는 요인 B-2 일 때, 시간은 최소화된다.⑤ 요인 A-5에는 요인 B-2 일 때, 시간은 최소화된다.Plot of ybar*a. Symbol is value of b.ybar 350 +|||| 3| 3 3300 + 2| 5|| 4| 2|250 +| 3 5||| 1 4|| 4200 + 5 1| 5| 2 1| 4| 1|150 + 2|---+----------------------+----------------------+----------------------+--1 2 3 4a5. 결론- 위의 분석 결과에서 볼 수 있듯이, 교호작용이 발생함에 따라서 시간대와 노선의 종류에 따른 각각의 분석은 의미가 없게 되었다. 그래서 윤곽 도표를 보고 분석을 하였는데, 그 결과는 다음과 같다.① 오전 6시부터 오전9시 사이에는 지하철 4호선을 이용하는 것이 기다리는 시간을 최소화 할 수 있다.② 오전 9시부터 낮 12시 사이에는 지하철 4호선을 이용하는 것이 기다리는 시간을 최소화 할 수 있다.③ 낮 12시부터 오후 3시 사이에는 지하철 1호선을 이용하는 것이 기다리는 시간을 최소화 할 수 있다.④ 오후 3시부터 오후 6시 사이에는 지하철 2호선을 이용하는 것이 기다리는 시간을 최소화 할 수 있다.⑤ 오후 9시부터 저녁 9시 1사이에는 지하철 2호선을 이용하는 것이 기다리는 시간을 최소화 할 수 있다.- 이 보고서에 대한 미비점으로는...첫째, 자료에 대한 기본적인 가정의 검정을 하지 않았다.둘째, 관측 자료에서 지하철의 도착 시간은 이미 배차 간격이 조정되어 있으므로, 위와 같이 차를 기다리는 절대시간이 아니라, 각 도착 시간에 대한 실재 오차 값을 이용한다면, 지하철이 얼마만큼의 정확성을 가진 교통 수단이라는 것을 분석할 수 있을 것이다.6. 부록- 측정 자료요인 A06-0909-1212-1515-1818-21요인 B1호선192 185 303 189 323181 185 178188 183298 130 248308 236182 189 225186 195182 188 192145 2552호선181 178 186193 185346 289 305230 331321 375 256341 297180 192 187182 177183 189 192184 1913호선187 195 208231 186250 278 246357 304309 314 357 249 298247 195 255 189 191309 357 288 244 2474호선175 181 191 132 172128 135 191 185 131308 294 316 321 289331 312 298 185 258249 231 298 195 253- 분석 프로그램 및 출력물data ex1;do a=1 to 4;do b=1 to 5;do k=1 to 5;input y@@; output;end;end;end;cards;192 185 232 303 189 181 185 178 188 183 298 130 248 308 236 182 189 225 186 195 182 188 192 145 255181 178 186 193 185 346 289 305 230 331 321 375 256 341 297 180 192 187 182 177 183 189 192 184 191187 195 208 231 186 250 178 246 357 304 309 314 357 249 298 247 195 255 189 191 309 357 288 244 247175 181 191 132 172 128 135 191 185 131 308 294 316 321 289 331 312 298 185 258 249 231 298 195 253;run;proc glm;class a b;model y= a b a*b/solution;run;proc means data=ex1 noprint;by a b;var y;output out=ex2 mean=ybar;run;proc plot data=ex2;plot ybar*a=b/vpos=30;run;The SAS System 21:09 Tuesday, May 21, 2002 1The GLM ProcedureClass Level InformationClass Levels Valuesa 4 1 2 3 4b 5 1 2 3 4 5Number of observations 100The SAS System 21:09 Tuesday, May 21, 2002 2The GLM ProcedureDependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 19 263785.4400 13883.4442 9.38 Fa 3 29864.9600 9954.9867 6.72 0.0004b 4 108731.3400 27182.8350 18.36

경영/경제| 2005.12.07| 11페이지| 1,500원| 조회(684)

지하철, 실험계획법, 통계분석, 분산분석, 통계패키지

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[분산분석]축구공의 반발력에 영향을 미치는 요인에 대한 조사

축구공의 반발력에 영향을 미치는 요인에 대한 조사1. 서론월드컵이 거듭되면서 공인사용구는 발전에 발전을 거듭하였다. 이번 월드컵에 사용될 아디다스사의 피버노바라는 축구공은 기존의 축구공보다 회전력과 반발력을 훨씬 강화한 제품으로 평가받고 있다. 엄청난 반발력과 가벼워진 공의 무게는 선수들을 당황케까지 했으며, 브라질의 일부 선수들은 강한 반발력과 가벼운 공의 무게에 부정적인 견해를 표시하기까지 하였다.그러면, 축구공의 자체 특성 이외에 축구공의 반발력에 영향을 미치는 요인에는 어떤 것들이 있을까? 대표적인 것은 축구공의 공기압력과 선수의 축구화 착용여부에 있을 것이다.이번 조사에서는 축구공의 압력과 선수의 축구화 착용여부에 따라 축구공이 얼마나 멀리 나가는지 조사한 자료를 이용해 이원배치분산분석을 시행하여 과연 축구공의 압력과 선수의 축구화 착용여부가 축구공의 반발력에 영향을 미치는지 알아보고자 한다.2. 실험 및 자료의 수집다음자료는 동일인에 의해 성균관대학교 대운동장에서 측정된 자료이다. 심하게 빗나가거나 회전이 먹은 킥은 측정에서 제외하고 각 3개씩의 데이터를 수집하였으며, 축구공의 공기압은 축구공펌프에 달려있는 게이지를 이용하여 측정하였다.공기압신발51015운동화434*************40축구화4*************3539(공기압 단위 : lb/in2, 거리 단위 : 미터)3. 자료분석모형은 다음과 같이 가정한다.여기서iidThe GLM ProcedureDependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 5 183.6111111 36.7222222 5.33 0.0083Error 12 82.6666667 6.8888889Corrected Total 17 266.2777778R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.689547 6.341483 2.624669 41.38889Source DF Type I SS Mean Square F Valuin2 이 거리에 가장 많은 영향을 끼치고 있음을 알 수 있다. 하지만 두 번째 공기압 수준 10 lb/in2 과 15 lb/in2 은 차이가 없음을 알 수 있다.다음으로 오차항에 대한 가정에 대한 검정을 실시하면 결과는 다음과 같다.The UNIVARIATE ProcedureVariable: errorMomentsN 18 Sum Weights 18Mean 0 Sum Observations 0Std Deviation 2.20516328 Variance 4.8627451Skewness -0.595194 Kurtosis -0.5654689Uncorrected SS 82.6666667 Corrected SS 82.6666667Coeff Variation . Std Error Mean 0.51976197Tests for NormalityTest --Statistic--- -----p Value------Shapiro-Wilk W 0.937609 Pr < W 0.2636Kolmogorov-Smirnov D 0.171187 Pr > D >0.1500Cramer-von Mises W-Sq 0.099965 Pr > W-Sq 0.1048Anderson-Darling A-Sq 0.528926 Pr > A-Sq 0.1570왜도와 첨도를 통하여 오차항의 분포를 알 수 있다. 정규성 검정 결과 유의수준 0.05내에서 오차항은 정규분포에 근사함을 알 수 있다.Stem Leaf # Boxplot3 3 1 |2 003 3 |1 0337 4 +-----+0 0337 4 *--+--*-0 | |-1 7 1 | |-2 730 3 +-----+-3 0 1 |-4 7 1 |----+----+----+----+Normal Probability Plot3.5+ ++++*| * +*+*| * *++*++| * **+*+++-0.5+ ++++| ++*+*| *+*+ *| +++++-4.5+ ++++*+----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-2 -1 0 2 14The GLM ProcedureDependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 5 183.6111111 36.7222222 5.33 0.0083Error 12 82.6666667 6.8888889Corrected Total 17 266.2777778R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.689547 6.341483 2.624669 41.38889Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fa 1 0.5000000 0.5000000 0.07 0.7922b 2 178.7777778 89.3888889 12.98 0.0010a*b 2 4.3333333 2.1666667 0.31 0.7360Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fa 1 0.5000000 0.5000000 0.07 0.7922b 2 178.7777778 89.3888889 12.98 0.0010a*b 2 4.3333333 2.1666667 0.31 0.7360The SAS System 16:25 Tuesday, May 21, 2002 15The GLM Proceduret Tests (LSD) for yNOTE: This test controls the Type I comparisonwise error rate, not the experimentwise error rate.Alpha 0.05Error Degrees of Freedom 12Error Mean Square 6.888889Critical Value of t 2.17881Least Significant Difference 2.6958Means with the same letter are not significantly different.t Grouping Mean N aA 41.556 9 1AA 41.222 9 2The SAS System 1ical MeasuresLocation VariabilityMean 0.000000 Std Deviation 2.20516Median 0.500000 Variance 4.86275Mode 1.333333 Range 8.00000Interquartile Range 3.66667NOTE: The mode displayed is the smallest of 2 modes with a count of 2.Tests for Location: Mu0=0Test -Statistic- -----p Value------Student's t t 0 Pr > |t| 1.0000Sign M 2.5 Pr >= |M| 0.3323Signed Rank S 0.5 Pr >= |S| 0.9909Tests for NormalityTest --Statistic--- -----p Value------Shapiro-Wilk W 0.937609 Pr < W 0.2636Kolmogorov-Smirnov D 0.171187 Pr > D >0.1500Cramer-von Mises W-Sq 0.099965 Pr > W-Sq 0.1048Anderson-Darling A-Sq 0.528926 Pr > A-Sq 0.1570The SAS System 16:25 Tuesday, May 21, 2002 18The UNIVARIATE ProcedureVariable: errorQuantiles (Definition 5)Quantile Estimate100% Max 3.3333399% 3.3333395% 3.3333390% 2.3333375% Q3 1.6666750% Median 0.5000025% Q1 -2.0000010% -3.000005% -4.666671% -4.666670% Min -4.66667Extreme Observations------Lowest----- -----Highest-----Value Obs Value Obs-4.66667 12 1.66667 18-3.00000 7 2.00000 6-2.6665000000 0.5000000 0.03 0.8644Error 16 265.7777778 16.6111111Corrected Total 17 266.2777778R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.001878 9.847264 4.075673 41.38889Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > Fa 1 0.50000000 0.50000000 0.03 0.8644Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > Fa 1 0.50000000 0.50000000 0.03 0.8644StandardParameter Estimate Error t Value Pr > |t|Intercept 41.22222222 B 1.35855770 30.34 |t| 1.0000Sign M -2 Pr >= |M| 0.4807Signed Rank S -8.5 Pr >= |S| 0.7257Tests for NormalityTest --Statistic--- -----p Value------Shapiro-Wilk W 0.946332 Pr < W 0.3704Kolmogorov-Smirnov D 0.14425 Pr > D >0.1500Cramer-von Mises W-Sq 0.072586 Pr > W-Sq 0.2465Anderson-Darling A-Sq 0.42341 Pr > A-Sq >0.2500The SAS System 16:25 Tuesday, May 21, 2002 24The UNIVARIATE ProcedureVariable: errorQuantiles (Definition 5)Quantile Estimate100% Max 7.77777899% 7.77777895% 7.77777890% 6.44444475% Q3 1.44444450% Median -0.38888925% Q1 -2.22222210% -5.5555565% -6.2222221% -6.2222220% Min -6.22222a

경영/경제| 2005.12.07| 14페이지| 1,500원| 조회(651)

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