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[통계] 판별분석 예제

판별 분석도산한 기업과 그렇지 않은 기업 사이에는 어떤 차이가 있는가를 조사한 자료이다.도산한 기업(G=1)들의 부도 1년 전 pro 재무지표를 조사하고 현재 건실한 기업(G=2)들의 1년 전 동일한 재무지표를 조사하여 자료를 만들었다.은 25개 회사의 6개 재무변수 ROR, Deb/Eq, Sales, EPS, NPM, P/E와 함께 그후 드러난 결과(부실여부)이다.마지막 변수 Group이 1이면 건실한 기업, 2이면 부실한 기업이다. 부실 기업 자료회사번호RORDeb/EqSalesEPSNPMP/EGroup12345*************4*************12223242513.713.513.312.410.210.710.311.09.610.27.97.68.76.79.99.98.59.313.315.718.410.510.910.49.80.70.70.40.20.40.50.50.30.40.40.40.60.40.42.70.91.21.10.30.70.21.61.10.51.021.117.215.213.814.312.410.812.214.012.7 11.916.011.119.040.628.139.722.316.916.315.79.818.8 13.612.215.913.616.111.1 8.315.17.89.0 6.64.316.45.83.3 -3.034.823.724.922.517.012.012.224.616.118.15.07.37.58.05.56.93.94.94.63.54.73.45.25.61.56.06.95.16.15.71.71.71.01.81.01.*************21*************91489**************************2111. 각 변수별로 두 그룹간에 어떤 자료 차이가 있는지 알아보자.(각각의 변수의 성질을 잘 나타내는 변수를 생성하여 그룹을 나눈다.)SAS 문장/* Two-Group Discriminat Analysis */data FINANCE1;input ID ROR DEBEQ Sales EPS NPM PE Group; carNPM PE;run;/*단계적 판별 분석을 실시 */proc stepdisc data=FINANCE1;class Group;var ROR DEBEQ Sales EPS NPM PE;run;< SAS 결과 >① 정준 판별분석 실시The CANDISC ProcedureObservations 25 DF Total 24Variables 6 DF Within Classes 23Classes 2 DF Between Classes 1관측치 : 25개 , 변수 : 6개 , 그룹 : 2개자유도 : 24 , 그룹태 자유도 : 23 , 그룹간 자유도 : 1Class Level InformationVariableGroup Name Frequency Weight Proportion1 _1 14 14.0000 0.5600002 _2 11 11.0000 0.440000그룹 1에 분류된 기업의 개수(건실한 기업)는 14개 56%그룹 2에 분류된 기업의 개수(부실한 기업)은 11개 44%The CANDISC ProcedureMultivariate Statistics and Exact F StatisticsS=1 M=2 N=8Statistic Value F Value Num DF Den DF Pr > FWilks' Lambda 0.81961565 0.66 6 18 0.6823Pillai's Trace 0.18038435 0.66 6 18 0.6823Hotelling-Lawley Trace 0.22008407 0.66 6 18 0.6823Roy's Greatest Root 0.22008407 0.66 6 18 0.6823※ 람다 검정(독립성 검정)귀무 가설 : 상호 연관성이 없다.대립 가설 : 상호 연관성이 있다.위의 p-value 값을 보면 0.68로써 상당히 큰 값이다.따라서 귀무 가설을 기각하지 못한다. 즉, 두 집단간 상호 연관성은 없다고 할 수 있다.The CANDISC ProcedureAdjusted Approximate SquaredCanonical Canonical Standard이 아니다.)대립 가설 : 상관 관계는 없다.(공분산은 0이다.)결론 :귀무가설을 기각하지 못한다.p-value의 값이 0.6823으로 공분산은 0가 아니다.※ 상관 계수 행렬 계산정준 상관 계수 행렬정준 계수간 구조두 그룹간 상관 구조The CANDISC ProcedureTotal Canonical StructureVariable Can1ROR -0.528413DEBEQ 0.376239Sales 0.322961EPS 0.403838NPM 0.696086PE 0.504664Between Canonical StructureVariable Can1ROR -1.000000DEBEQ 1.000000Sales 1.000000EPS 1.000000NPM 1.000000PE 1.000000Pooled Within Canonical StructureVariable Can1ROR -0.490908DEBEQ 0.345052Sales 0.295175EPS 0.371104NPM 0.659672PE 0.467756※ 표준화 상관 계수 행렬 계산표준화시킨 상관 계수 행렬표준화 정준 계수원 정준 계수The CANDISC ProcedureTotal-Sample StandardizedCanonical CoefficientsVariable Can1ROR -.5855579524DEBEQ 0.3329486405Sales -.7283296135EPS 0.3523898337NPM 0.7858130711PE 0.3815472805Pooled Within-Class StandardizedCanonical CoefficientsVariable Can1ROR -.5828938879DEBEQ 0.3357393216Sales -.7369621455EPS 0.3546346799NPM 0.7668325874PE 0.3806953851Raw Canonical CoefficientsVariable Can1ROR -.2232894820DEBEQ 0.6125929585Sales -.0913866248EPS 0.04206진다.)그룹 2에 속할 가능성은 ROR이 작을 수록, Deb/Eq가 클수록, Sales가 작을수록, EPS가 클수록, NPM이 클수록, P/E가 클수록 커짐을 알 수 있다.(위의 표에서 보다시피 그룹 2에 평균이 양이기 때문에 계수가 음이면 그 변수가 작을수록, 계수가 양이면 그 변수가 클수록 그룹 2에 속할 가능성이 높아진다.)② 일반 판별 분석 실시(앞부분은 정준 판별 분석과 동일 : 생략)Pooled Covariance Matrix InformationNatural Log of theCovariance Determinant of theMatrix Rank Covariance Matrix6 10.75789※ 거리 계산식(일반적 방법으로 그룹간의 거리를 계산하면 0.82174가 나온다.)The DISCRIM ProcedurePairwise Generalized Squared Distances Between Groups그룹간의 일반적 거리 계산식2 _ _ -1 _ _D (i|j) = (X - X )' COV (X - X )i j i jGeneralized Squared Distance to GroupFrom Group 1 21 0 0.821742 0.82174 0※ 판별 분석으로 유도된 판별 함수값Linear Discriminant Function 판별함수_ -1 _ -1 _Constant = -.5 X' COV X Coefficient Vector = COV Xj j j아래의 1번 값 계산식 s임벌스의 L1XLinear Discriminant Function for Group(판별 함수에 대한 그룹값)Variable 1 2Constant -15.79898 -15.27841 (상수)ROR 2.22302 2.02061DEBEQ 5.76478 6.32010Sales 0.00638 -0.07646EPS -0.42418 -0.38605NPM 0.45826 0.77517PE 0.60968 0.68100그룹1에 속할 가능성은 ROR이 클수록 Deb/Eq가 작을수록 Salj jPosterior Probability of Membership in Each Group2 2Pr(j|X) = exp(-.5 D (X)) / SUM exp(-.5 D (X))j k kNumber of Observations and Percent Classified into GroupFrom Group 1 2 Total1 11 3 1478.57 21.43 100.002 1 10 119.09 90.91 100.00Total 12 13 2548.00 52.00 100.00Priors 0.5 0.5Error Count Estimates for Group1 2 TotalRate 0.2143 0.0909 0.1526Priors 0.5000 0.5000※ 재대입 분류표실제 그룹분류 그룹합12111(78.6%)3(21.4%)14(100.0%)21(9.1%)10(90.9%)11(100.0%)합12(48.0%)13(52.0%)25(100.0%)▷ 정확도 = (11 + 10)/25=84% 즉 정확하게 기업을 분류할 확률▷ 총 오류율 = (3+1)/25=16% 잘못 분류할 확률로써 실제로 건전 기업인데 부실 기업으로 넣을 확률이 3/25이고 부실 기업인데 건전 기업으로 분류할 확률이 1/25이다.③ 단계적 판별 분석 실시 : 판별 변수의 수가 많고 잠정적 가치만 있는 경우 이들 중 일부만 선택해서 분석에 활용할 필요가 있다. 그래서 회귀분석의 변수 선택과 같이 전진 제거법, 후진 제거법 , 단계적 방법으로 나눌 수 있다.여기서 3번째 방법으로 판별 분석을 한 결과이다. (finance2.sas 이용)The STEPDISC ProcedureThe Method for Selecting Variables is STEPWISEObservations 24 Variable(s) in the Analysis 5Class Levels 2 Variable(s) will be Included 0Significance Level to Enter 0.15Significance Level to St1

자연과학| 2001.11.30| 8페이지| 1,000원| 조회(1,711)

회귀분석, 통계, 판별 분석, 다변량, 군집 분석

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[마케팅] 통합적 마케팅 관리

I M C (통합적 마케팅 커뮤니케이션)을 읽고...2차 세계대전 이후 기업의 주도의 대량생산 대중 마케팅이 주류를 이루었다. 하지만 기술·과학·문화의 발달과 함께 유사한 기능의 등가의 물품 범람하게 됨으로써 소비자 개개인의 선택권이 생기게 되었다. 그것에 맞추어 기업은 개개인의 취향에 맞는 개성 있는 물품을 소량으로 생산하는 다품종 시대가 도래하게 되었고 매스 마케팅에서 일대일 마케팅의 필요성이 대두하게 되었다.그러나 개별적인 일대일 마케팅은 성과는 그리 흡족하지 못하였다. 이에 새롭게 등장하게 된 것이 IMC (통합적 마케팅 커뮤니케이션)이다. 그리고 현재 IMC의 구체적 형태로 등장한 것이 CRM(고객 관계 관리)이라고 나는 추측 해 본다.그러면 IMC의 등장 배경과 IMC의 필요성과 기능 등 여러 가지를 알아볼까 한다.IMC의 등장배경은 1990년대부터 시작한다. 1990년대 과학 기술 · 정보통신의 발달과 컴퓨터의 급속한 성장에 힘입어 세상은 변하기 시작했다. 이윤을 위한 군대식 위계조직을 한 기업은 차별화 된 기업 앞에서 경쟁력을 상실했다. 대중 마케팅도 수많은 채널의 등장으로 더 이상 옛날의 영광을 차지하지 못했다. 많은 채널의 등장으로 소비자의 선택권이 많아져 버린 것이다. 특히, 컴퓨터의 발달은 많은 변화를 가져왔다. 더 이상 규모의 경제는 수익성을 보장할 수 없어 졌으며 많은 제조업자들이 주문식 생산으로 변화를 하게 된다. 즉 니치 마케팅으로의 변화였다.그동안 해오던 마케팅에서도 많은 변화가 생기게 되었다. 그리고 저자가 말하는 현재 즉 1993년에 저자는 새로운 마케팅으로의 전환을 주장하고자 한다. 제품보다는 소비자에 초점을 맞춘 소비자 중심주의의 마케팅인 것이다. 그러나 이러한 마케팅은 하나의 개별적인 마케팅으로는 접근이 불가능하다. 즉, 필자는 통합적인 마케팅이며 고객과의 커뮤니케이션이 필요한 마케팅을 주장하였다.그러면 마케팅은 어떻게 생기고 어떤 식으로 발전하는가?이것은 내 생각이지만 처음 마케팅의 시작은 일대일 커뮤니케이션 마케팅일 것이다. 시장이 생길 때부터 어쩌면 더욱 빠른 인간이 문명 활동을 하면서부터 일지도 모른다. 물건을 파는 사람은 개개인의 사람을 직접 만나 팔려는 물건의 특징을 설명하였다. 그러나 물건은 아주 기초적인 생필품이나 식료품 이였기에 설명하지 않아도 누구나 알 수 있었다.필자는 마케팅의 시작을 언어적 마케팅으로 말하고 있다. 즉 전단지나 생산품 설명과 같은 것을 말하고 있다. 그리고 다음으로 등장한 것은 라디오와 TV를 통한 시각적인 마케팅일 것이다. 그리고 현재는 컴퓨터를 이용한 시각적 ·청각적...심지어 인간의 오 감각을 자극하는 그런 마케팅 커뮤니케이션으로 변화를 하고 있다.그러면 통합적 마케팅 커뮤니케이션은 왜 필요한가?모든 마케팅 커뮤니케이션은 소비자의 자극과 반응의 체계에 기초한다. 그러나 모든 마케팅이 효율적인 것은 아니다. 즉 송신자, 메시지, 수신자만 있는 것이 아니라 잡음이 생길 수 있는 것이다. 또한 많은 경쟁회사와 많은 상품의 등장으로 소비자는 상품 하나하나 모든 것을 알 수 없는데 외부로부터 자극은 많아지고 처리능력은 한정적이다. 이런 잡음이 많고 기업 경쟁이 많은 곳에서 통일성 있는 마케팅이 지속적으로 이루어 져야 효과가 있다는 것이다. 따라서 메시지는 명확하고 간결하고 설득적이지 않으면 안 된다. 이러한 상황은 마케팅 커뮤니케이션 활동의 모든 형태를 통합하도록 하는 것이다. 그렇다고 단시간에 이루어 져서도 안 된다.왜냐하면 마케터와 소비자간의 경험과 정보가 지속적인 교환이 이루어지고 계속적인 정보 수정이 이루어 져야 제대로 마케팅을 하고 소비자간 관계가 정착되기 때문이다.그러면 통합적 마케팅 프로그램의 기초는 무엇인가?오늘날 많은 기업들이 취하고 있는 상품 차별화는 매우 짧은 시간 안에 경쟁사에 의해 모방되거나 상쇄된다. 대량 생산 효율성 원칙도 CAD/CAM과 로봇으로 인해 더 이상의 효율성을 내기도 어렵다. 그래서 경쟁사에 우위에 설 수 있는 방법으로 이윤을 적게 남기고 가격을 낮추는 방법을 사용하였으나 현재 과열 경쟁으로 인한 이윤의 폭이 거의 없게 되었다.이러한 동등 시장상황에서 소비자에게 차별화를 이룰 수 있는 것은 소비자의 믿음이다. 즉, 소비자가 해당 회사, 해당 브랜드, 해당 상품에 어떤 믿음을 갖느냐에 따라 선택이 달라지는 것이다.현재 사회는 많은 정보가 공개되어 있어 소비자는 상품과 서비스에 대한 수많은 정보를 알고 있다. 그리고 소비자는 소비자가 원하는 가장 알맞은 상품을 일련의 지식을 바탕으로 선택하게 될 것이다. 이러한 지식을 일련의 순서로 볼 때 일방적인 커뮤티케이션보다는 쌍방적이여야 하는데 이는 데이터 베이스 시대와 더불어 발전하게 되었다.데이터 베이스는 고객에 대한 정보를 담게 되고 마케터는 그 정보를 바탕으로 고객과의 관계를 강화시키며 기업 매출액을 높이는 것이다.그러면 사고 과정이라고 주장하는 전략은 왜 필요한가?저자는 전략이 아래와 같은 기능을 한다고 말하고 있다.① 철저한 작업을 수행하다 보면 보다 설득적이고 보다 통합적이고 보다 판매력이 있는 메시지를 창출하게 한다고 한다.② 통합적 전략은 기획서를 작성하면서 부서 사람들은 소비자가 누구인지, 소비자가 무엇을 원하는지, 그리고 어떻게 상품이 전달될 지에 대하여 방향을 설정하여 준다.전략이 수립된 후 마케팅은 카탈로그부터 산업 박람회의 판매대에 이르기까지 모든 것이 하나의 형상과 하나의 톤을 유지해야 한다.그것은 상품 판매와 관련되는 모든 일에 영향을 끼치는 요인들을 통합하는 일이 결정적인 역할을 하게 되는 것이다.그러면 전략은 어떻게 수립되어야 하는가?먼저 상품의 현실이다.우리 회사에서 만든 제품의 장점과 단점 모든 것을 파악하여 고객에게 정확히 전달되어야 한다. 만약 과장되거나 허위 사실을 바탕으로 마케팅을 한다면 단기간에는 수익이 될지 모르겠지만 나중에 실망한 고객은 그 회사로 돌아오지 않을 것이다.둘째로 상품 인식이다. 모든 고객이 우리 제품을 선망하는 것은 아니다.적절한 집단의 소비자를 선택하여 마음 속에 브랜드를 인식시킨다면 앞으로도 소비자는 계속 우리 회사와 장기적이고 이윤적인 관계를 맺을 것이다.셋째로 경쟁사 파악이다.우리 회사 상품이 누구와 경쟁하고 있는지 소비자의 마음속에 어떤 브랜드와 어떤 브랜드가 자리잡고 있는지를 파악한다면 그에 적절한 대처방안이 생길 수 있을 것이다.넷째로 경쟁적 소비자 혜택이다.소비자를 알고 브랜드를 알고 경쟁사를 안다면 소비자가 우리 회사의 브랜드를 살 수 있도록 동기화시키는 주요 혜택은 무엇인가 알아야 한다.다섯째로 믿을 만한 근거이다.이것은 단순한 커뮤니케이션만으로 충분치 않다는 것이다. 즉 다른 어떤 상품에 비하여 우리 상품이 어떤 면에서 우수하고 뛰어난지 소비자를 이해시키고 소비자와 관계를 맺을 필요가 있다.그럼 통합적 마케팅 커뮤니케이션 시행은 어떻게 할 것인가?저자는 이렇게 말하고 있다.통합적 마케팅 프로그램의 성공은 다음 2가지의 크리에이티브 과정에 달려 있다.먼저, 소비자가 무엇을 듣기를 원하는지에 관한 전략이다.두 번째는 그것을 어떻게 말할 것이냐, 어떻게 전개 할 것 인가하는 아이디어이다.통합적 마케팅 커뮤니케이션은 크리에이티브 담당자에게 많은 사항이 요구된다.크리에이티브 담당자는먼저 잠재적 소비자를 이해 할수 있는 지적 수준과 능력을 지녀야 한다.둘째로 소비자, 상품, 경쟁사에 대한 지식이 있어야 한다.셋째로 소비자에게 접촉 할 채널과 소비자에 맞는 상품을 결정해야 한다.그리고 통합적 마케팅이 성공적이려면 판매 아이디어와 인센티브 제도와 같은 여러 가지의 보상이 필요하다.그러면 투자한 시간, 작업과 비용으로부터 얻는 것은 무엇인가?통합적 마케팅 커뮤니케이션은먼저 DB분석을 토대로 소비자의 현재 혹은 과거 행동으로부터 출발하여 그러한 행동이 왜 존재하는지에 대하여 거꾸로 설명함으로써 예상고객의 미래 행동에 맞는 커뮤니케이션 프로그램을 개발하는 것이다.측정은 실제 한 소비자가 상품이나 서비스와 갖게 되는 각각의 접촉과 포장 디자인으로부터 상품이 소매점에 전시되어 있는 방법, 잡지에 보고된 품질 평가에 이르는 것들이 모두를 측정하여야 한다.그 새로운 측정 방법으로 두 가지가 있다.먼저, 중복 측정 커뮤니케이션이 끝난 직후에 다시 조사하는 방법이다.둘째로 다차원적 측정은 행동과 커뮤니케이션을 측정한 후 두 가지를 분리하여 측정하는 방법이다. 종류로는 거래, 부분거래, 관계, 태도, 반응범위의 확장, 네트워크의 변화, 접촉측정, 개입측정 ,구매자 등이다.효과적인 쌍방적 커뮤티케이션의 설정을 위해서 소비자 반응 측정은 꼭 필요하며 여러 방법이 있다.하지만 소비자 반응 측정을 위해서는 마케터는 적극적으로 소비자들로 반응을 권유한다. 소비자의 반응이 없다면 마케팅은 실패한 것이나 다름없기 때문이다.또한 데이터 베이스에 대한 반응을 관찰하고 소비자 반응 측정 과정의 마지막에 유입정보와 소비자 반응 및 향상된 데이터 베이스의 분석한다.소비자 사고 네트워크를 측정하는데 그 방법으로 래더링 기법이나 다차원 척도분석이 있다.브랜들들에 대한 소비자의 심리적 네트워크 변화나 그 변화 측정에 가장 좋은 방법은 사전사후 측정 방법이다.접촉방법의 측정은 모든 소비자들에 대한 접촉 목록을 가지고 있어야 되며 접촉 경로는 무엇인지 추적하여 연구하여 측정하는 방법이다.그러나 통합적 마케팅 커뮤니케이션에도 많은 장애물이 있고 그에 따른 해결책이 있어야 할 것이다.일반적으로 통합적 마케팅은 그동안 마케팅의 문제점들에 대한 해결책으로 설명했다. 하지만 이러한 IMC도 많은 부분의 장애물이 있다. 그 중 3개의 기본적인 조직 문제들이 있다.①마케팅 기획 시스템과 기본적 마케팅 사고지금까지 마케팅은 한 기업이 제조하거나 개발한 상품/서비스를 어떻게 판매하는가에 대한 훈련된 사고방식으로 생각하고 있다. 그러나 점차 재정 주도 하에 마케팅은 외부 고객이나 소비자 보다는 내부회사나 조직을 더 많이 강조하게 되었다. 즉 "안에서 밖으로(inside-out)"을 강조 고객은 단지 기업 이윤 목적을 달성하기 위한 수단이 되어 버린 것이다.

경영/경제| 2001.11.30| 5페이지| 1,000원| 조회(1,158)

마케팅, IMC, 마케팅 관리, 통합 마케팅

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8.3 어떤 공정의 규격은 LSL이 0.99이고, USL이 1.02로 주어져 있다. 그리고 과거의 경험으로부터 표준편차는 0.005로 알려져 있다.(a) 만약 품질특성치가 목표값 1.00을 중심으로 산포되어 있다면 공정능력지수 {C_p ,~C_pk와 {C_pm은 가각 얼마인가?풀이)LSL=0.99 USL=1.02{C_p ~=~ {USL-LSL}over 6sigma ~=~ 0.03 over 0.03 ~=~ 1{C_pk ~=~ (1-k) C_p ~=~ 0.667{k ~=~ { |{USL-LSL}over2 - mu | } over { { USL-LSL} over 2} ~=~ 0.005 over 0.015 ~=~0.333{C_pm ~=~ C_p over root{ 1 + ( mu-T over sigma )^2 } ~=~ 1(b) 만약 공정평균이 1.00에서 1.005(즉, 규격치의 중심)로 변화하였다면 (a)의 공정능력지수는 어떻게 변화하겠는가?풀이) {C_p ~=~ 1{C_pk ~=~ (1-k) C_p ~=~ (1-0)*1 ~=~ 1{k ~=~ {1.005-1.005} over 0.015 ~=~0∴ 공정의 평균과 규격의 중앙이 일치하면 {C_p ~=~ C_pk이다.(c) 마약 샘플들이 정규분포 모집단에서부터 추출되었다고 가정한다면 공정평균이 변하기전과 변한 후의 불량품의 비율은 각각 얼마씩인가?풀이){mu ~=~ 1.00{hat P= P(X≥1.02) + P(X≤0.99)= P( Z ≥ (1.02-1)/0.005 ) + P( Z ≤ (0.99-1)/0.005 )= P( Z ≥ 4 ) + P( Z ≤ -2 )= 0.0228{mu ~=~ 1.005{hat P= P(X≥1.02) + P(X≤0.99)= P( Z ≥ (1.02-1.005)/0.005 ) + P( Z ≤ (0.99-1.005)/0.005 )= P( Z ≥ 3 ) + P( Z ≤ -3 )= 0.00268.4 부분군의 크기가 5인 다음의 자료를 사용하여 {barX - R관리도를 작성하고, 규격이 37.6 ± 5.2일 때 공정능력을 분석하라.{부분군 번호{barX{R부분군 번호{barX{R138.531339.48238.241438.06335.641541.15435.551638.97539.051737.54638.161835.73736.641938.08837.832039.14937.872137.721037.682236.811135.932337.531242.692438.22풀이){barbarX ~=~37.9625, {barR ~=~4.75{UCL_barX ~=~ barbarX ~+~ A_2 barR= 37.9625 + (0.577)*4.75 = 40.7033{CL_barX ~=~ barbarX= 37.9625{LCL_barX ~=~ barbarX ~-~ A_2 barR= 37.9625 - (0.577)*4.75 = 35.2217{UCL_R ~=~ D_4 barR= (2.115)*4.75 = 10.04625 ≒ 10.046{CL_R ~=~ barR= 4.75{LCL_R ~=~ D_3 barR= 0*4.75 = 0규격이 37.6 ± 5.2일 때 공정능력 분석{hat mu ~=~ barbarX= 37.9625{hat sigma ~=~ barR over d_2= 0.091{C_p ~=~ {USL~-~LSL} over 6sigma ~=~ {42.8-32.4} over {6*(0.091)} ~=~ 10.4 over 0.546= 19.04761905 ≒ 19.048∴ 현재 이 공정은 관리상태에 있으며 품질은 전부 1등급 판정.8.7 어떤 제품 50개의 표본으로 작성된 {barX관리도의 관리상한선과 관리하한선이 75.8과 64.4라고 한다. 이 제품의 규격상한과 규격하한이 76과 62일 때 공정평균이 변하지 않는다고 가정할 경우 공정능력지수 {C_p가 1.33이 되도록 표준편차는 얼마가 되어야 하는가?]풀이){UCL_barX ~=~ 75.8, {LCL_barX ~=~ 64.4{USL ~=~ 76, {LSL ~=~ 62{C_p ~=~ {USL-LSL}over 6sigma= 1.33∴ {s ~=~ 14 over 7.98 ~=~ 1.7548.12 확률변수값들의 90%를 포함할 확률이 0.80이 되기 위한 양쪽 자연공차 구간을 추정하려고 한다. 확률변수의 분포에 대하여 전혀 모른다고 하면 샘플의 크기는 얼마로 하여야 하겠는가?풀이){alpha ~=~0.1 ~,~~~~~~~~ gamma ~=~0.80{n~=~ 1over2 ~+~ ({2-alpha}over alpha ) { chi_{1-r} ^2 (4) }over4 ~=~ 1over2 ~+~ ( 1.9over0.1 ) ( 7.78over4 )= 0.5 + (19)(1.945) = 0.5 + 36.955= 37.455∴ 크기가 38개인 표본의 구간이 모집단을 90%이상 포함할 확률이 0.80인 자연공차

자연과학| 2001.05.01| 3페이지| 무료| 조회(725)

품질관리, 품질, 관리

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수업전략 평가A좋아요

목 차1. 동기유발 정의2. 동기 유발 전략(1) 목표설정(2) 주의집중 유도하기(3) 선수학습의 회상을 유도하기(4) 자극을 제시하기(5) 학습내용을 제시하기(6) 피드백을 제공하기(7) 수행을 평가하기(8) 보상체제(9) 그 밖의 전략들...3. 결론4. 참고 문헌수업에서 학습자의 동기유발을 위한 전략에 대하여...동기는 사람들의 행동 방향, 강도, 지속성에 관여함으로서 개인의 행동을 일으키고 지시하고 지속시킨다. 인간의 행동은 매우 복작하고 개별적인 특성을 지니기 때문에 획일적인 방식으로는 동기가 부여될 수 없다.개인의 동기유발은 복작하고 독특한 과정이다. 모든 사람이 스스로 학습하고, 열심히 일하며, 책임을 질 수 있게 하는 특별한 방법은 없다. 동기유발 프로그램을 설계하고 실행할 때 조장과 같은 개념과 기초가 되어야 한다. 조직 내에서 사람들간의 협력이 강조되고 개인들의 목표와 정서, 그리고 개인의 가치와 기대 등이존중될 때 조직구성원들의 동기유발 프로그램은 성공할 수 있다. 반면에, 사람들간에 협력하고 존중하는 분위기가 조성되지 않는 곳에서는 동기유발 프로그램은 단기적인 효과만을 가져오게 되며, 장기적으로는 실패한다. 사람들은 강압적으로 다루어지거나 조종되고 있다고 생각할 때 자신의 활동에 흥미를 잃게 된다.개인들의 동기유발 프로그램 개발에 적용할 수 있는 일반 원칙은 다음과 같다.첫째, 개인의 동기를 유발하려는 노력은 항상 전인으로서의 사람을 다루어야 한다.둘째, 강한 동기는 여러 목표에 기초를 두기 때문에 사람들이 가능한 여러 목표를 성취하게 해야 한다.셋째, 목표성취에 대한 분명하고 유용한 피드백이 제공되어야 한다.넷째, 높지만 성취할 수 있는 최적의 목표를 제시할 때 동기가 극대화된다.다섯째, 동기유발을 위해 다양한 접근방법을 지속적으로 활용한다.여섯째, 사람들은 존중되어야 한다.이상의 여섯 가지 일반 원칙들은 조직 내 구성원들의 동기를 향상시킬 수 있는 여러 프로그램들의 기초가 될 수 있다. 무엇보다도 구성원들의 동기를 유발하는 프로그램은 인간에 대한 존중을 바탕으로 한다.·목표설정목표설정은 일을 수행할 때에 성취하고자 하는 사항을 정의하고 진술하는 것이다. 일반적으로 목표설정은 동기유발과 성과에 긍정적인 효과를 미친다. 구체적이고 어려운 목표와 피드백은 일의 질을 향상시키고, 기대를 명료하게 하며 직무에 대한 만족감과 성취감을 높여준다.수업에서 목표설정은 교사들과 학생들의 동기를 유발하는 데 긍정적으로 기여할 수 있다. 학생의 학습목표를 설정하기 위해서 학생이 관심을 가지고 있는 것이 무엇이고, 무엇을 잘하며, 무엇을 보충해야 할 것인지 등을 검토하면서 자연스럽게 몇 가지 목표를 설정한다. 설정한 목표를 기록하여 학부모, 학생이 집에서 매주 점검할 수 있게 함으로써 학생의 학습에 대한 동기를 유발시킬 수 있다.학습자가 수업목표를 이해하게 된다면 그들은 일정한 기대를 가지게 될 것이며, 이런한 기대는 보통 학습이 진행되는 시간 내내 지속되어 학습이 완료되었을 때 제공되는 피드백에 의해서 확인될 것이다. 학습자의 기대와 동기가 연합되지 않았다면, 수업에서 중요한 단계는 이러한 연합을 형성시키는 것이다.예를 들면지적기능 지적기능의 목표를 설정하기 위해서는 그 절차의 사례를 시범보이는 것이 필요하다. 예를 들어서, 학습할 내용이 직각 삼각형의 빗변의 길이를 구하는 것이라면, 수업사태는 다음 형태가 될 것이다. 즉, 변의 길이가 표시된 직각 삼각형을 제시한다. 그런 후, 제곱근으로서 빗변의 길이를 보여준다인지전략 학습목표로서 인지전략을 전달하는 방법은 다양하다. 학습자에게 인지전략에 관해 알려주는 가장 직접적인 방법은 언어적 의사소통을 사용하는 것이다.언어정보 언어정보의 학습목표는 학습자가 진술하도록 기대되는 것이 무엇인지를 학습자에게 알려줌으로써 전달도리 수 있다. 제공되는 언어정보의 상세화 정도가 학습의 준거가 되기 때문에 정보의 특성뿐만 아니라 상세화정도는 학습의 준거가 되기 때문에 정보의 특성뿐만 아니라 상세화 정도는 학습자에게 중요한 정보이다.태 도 만일 어떤 태도를 형성시키거나 변화시키려고 한다면, 사전에 목표를 제시하지 않는 것이 좋다. 왜냐하면 그것이 수업목표에 대한 부정적인 태도를 가질 수 있기 때문이다.운동기능 운동기능 학습의 목표는 학습자에게 분명히 전달되어야 하며, 보통 시법에 의해 시행된다.·주의집중 유도하기자극 감수를 위하여 주의를 환기시킨다는 의미에서, 주의집중은 자극을 신속하게 변화시킴으로써 가능하다. 교사는 몸짓이나 목소리를 급작스럽게 변화시킴으로써 주의집중을 유도할 수 있다. 주의환기는 또한 수업 내용과 관련된 시청각 자극에 의해 촉발될 수 있다. 예를 들면, 금속의 산화에 관한 수업을 할 경우에 교사는 마그네슘 한 조각을 태우면서 수업을 시작할 수 있을 것이다. 또한 외국어로 질문을 하면서 외국어 수업을 시작하는 것도 주의집중에 효과가 있을 것이다.·선수학습의 회상을 자극하기학습자는 이전에 학습한 몇 가지 사항을 회상하도록 요구받는다. 가장 좋은 유형의 회상은 새롭게 학습하게 될 과제와 선택된 사항이 자연스럽게 관련되는 경우이다. 이렇게 이전에 학습된 자료가 새로운 학습을 연결시키 주는 관계 유형들은 학습결과가 무엇이냐에 따라 달라진다.·자극을 제시하기수업에서 학습자가 반드시 알아야 할 자극을 제시하는 것이다.언어정보가 학습될 경우 자극은 신문이나 오디오 테이프에서 흘러나오는 구두 담화일 수도 있다.· 학습안내 를 제공하기지적 기능 개념과 법칙학습의 경우에, 하나 혹은 그 이상의 구체적인 예를 제시한다. 특히 구체적인 개념은 몇 가지 예와 비예를 보여주어야 한다. 정의된 개념의 경우에는 그것의 구체적인 예를 몇 가지 제시해야 한다.인지 전략 학습내용에 대한 구체적인 전략들은 언어적 진술에 의해 쉽게 학습자에게 전달될 수 있다. 단어를 사용하여 문장 만들기 또는 문단에서 주제문 찾기 와 같은 예가 가능하다. 본질적으로, 이와 유사한 방식으로 문제를 하위부분으로 분해하기 와 같이 일반적 문제해결 전략들을 전달하는데도 사용될 수 있다.언어 정보 약호화 과정은 유의미성을 추가시켜 주는 구체적 예, 정교화에 의해 지원받는다. 이러한 두 가지 원리는 학습될 내용(선언적 지식)을 학습자의 기억 속에 있는 더 큰 지식체에 의도적으로 관련시켜야 한다는 것을 의미한다.태 도 태도학습을 위한 안내는 인간 모델이 행동선택을 시범보이는 것이다. 예를 들면, 모델은 나는 쓰레기통을 찾을 수 있을 때까지 주머니 안에 껌 종이를 항상 가지고 다닌다 라는 말을 하고, 실제로 이것을 행동으로 보여준다.·피드백을 제공하기학습이 이루어졌다는 사실을 보여주는 수행에 뒤이어 반드시 수행의 정확성에 관해 학습자와 의사소통하는 과정이 필요하다. 이러한 사태는 다양한 방법으로 수행될 수 있다.·수행을 평가하기새로운 학습으로 인해서 나타나는 수행은 단지 학습이 발생했다는 증거일 뿐이다. 전형적으로 수행은 학습자의 간단한 행동이기 때문에, 학습자의 수행은 단지 능력이 믿을 만한(즉, 안정됨) 방십으로 저장되었을 것이라는 가능성만을 보여준다. 그와 같은 안정성이 실제로 존재한다는 사실을 확증하기 위해서는, 반드시 수행의 또 다른 예를 필요로 한다. 언어정보가 학습되었다면, 문장 전환이라든가 정교화가 요구될 수도 있다. 또한 하나의 규칙이 학습된 경우, 많은 추가적 사례에 대한 적용이 요구될 수 있다.

교육학| 2001.05.01| 6페이지| 무료| 조회(1,273)

교육, 전략, 수업, 수업전략

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회귀 분석 평가B괜찮아요

3.1 어쩐 큰 공장에서 동일한 기계들의 정비기록에 관한 표본자료를 취하였다. 이는 기계의 사용연도(age of machines)와 정비비용(maintenance cost) 간에 어떤 관계가 있는가를 밝혀내기 위한 것이다. 그 자료는 다음과 같다. (표본의 크기 n=14){사용연도 x(단위 :년)정비비용 y(단위 : 1,000 원)사용연도 x(단위 :년)정비비용 y(단위 : 1,000 원)*************5**************************18643126(1)이 데이터의 산점도를 그려라.{(2) 최소제곱법의 의한 회귀직선을 적합시켜라.(3) 추정값의 표준오차 {s_{y·x}를 구하여라.(4)결정계수와 상관계수를 구하여라.(5) 분산분석표를 작성하고 회귀직선의 유의 여부를 검정하여라.(6) 사용연도가 4년인 기계의 평균 정비비용은 어느 정도인가를 추정하라.(7) 잔차 {e_i =y_i - y_i를 구하고 잔차의 합이 0 임을 구하여라.(8) 잔차들의 {x_i에 대한 가중합, {sumx_i e_i를 구하여라.(9) 잔차들의 {y_i에 대한 가중합, {SUM y_i e_i를 구하여라.(10) 두 변수 x, y를 표준화된 변수(식(3·40) 참조)로 고친 후 회귀직선을 적합시키고, 그 회귀가 두 변수 x, y간의 상관계수와 같음을 밝혀라.3.2 자동차의 무게가 무거우면 이를 움직이는 데 더 많은 연로가 소모된다는 것은 알려진 사실이다. 자동차의 무게와 자동차를 1km 움직이는 데 필요한 에너지량과의 함수관계를 정확히 판단하기 위하여 A자동차회사는 다음의 자료를 실험을 통하여 얻었다. 실험 비 용이 많이 드는 관계로 9번만 실험하였다.{무게 x(단위 : 1,000 kg)에너지 소모량 y(단위 : 1,000 Btu)무게 x(단위 : 1,000 kg)에너지 소모량 y(단위 : 1,000 Btu)0.91.32.12.52.42.02.64.35.85.11.70.71.21.63.21.82.33.0(1) x 에 대한 y의 회귀직선을 최소제곱법에 의하여 구하여라. 데이터의 산점도를 그리로, 구한 회귀직선을 산정도 위에 그려 넣어라.Regression AnalysisThe regression equation isy = - 0.116 + 2.16 xPredictor Coef StDev T PConstant -0.1157 0.3112 -0.37 0.721x 2.1626 0.1820 11.88 0.000{S = 0.3286 R-Sq = 95.3% R-Sq(adj) = 94.6%(2) 분산분석표를 작성하고 회귀직선의 유의 여부를 검정하라 (유의수준 {alpha= 0.05 사용).Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 15.246 15.246 141.16 0.000Error 7 0.756 0.108Total 8 16.002(3) 무게가 3,000 kg 이 되는 차량의 에너지 소모량은 어느 정도일까를 예측하라.무게가 1,000 kg 이 되는 차량의 에너지 소모량의 몇 배인가?◎ 무게가 3,000 kg 이 될때,MTB > REGRESS C2 1 C1;SUBC> PREDICT 3.Fit StDev Fit 95.0% CI 95.0% PI6.372 0.277 ( 5.716, 7.028) ( 5.355, 7.389) XX denotes a row with X values away from the center◎ 무게가 1,000 kg이 될때,MTB > REGRESS C2 1 C1;SUBC> PREDICT 1.Fit StDev Fit 95.0% CI 95.0% PI2.047 0.155 ( 1.681, 2.413) ( 1.188, 2.906)(4) 원점을 지나는 회귀직선을 구하라.Regression AnalysisThe regression equation isy = 2.10 xPredictor Coef StDev T PNoconstantx 2.09924 0.06053 34.68 0.000S = 0.3104Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 115.90 115.90 1202.61 0.000Error 8 0.77 0.10Total 9 116.67Unusual ObservationsObs x y Fit StDev Fit Residual St Resid4 2.50 5.800 5.248 0.151 0.552 2.04RR denotes an observation with a large standardized residual(5) 원점을 지나는 회귀직선의 결정계수를 구하라.R-Sq = 99.3%(6) 오차항의 분산이 같지 않다는 것이 밝혀지고 {Var( epsilon _i )~=~kx_i^2으로 {x^2의 크기에 비례한다면 가중회귀를 사용하여야 한다. 가중최소제곱법에 의하여 가중회귀직선을 구하라. 이 경우의 회귀변동(SSR)을 구하여라.Regression AnalysisThe regression equation isy = 1.84 + 0.359 xPredictor Coef StDev T PConstant 1.8417 0.1739 10.59 0.000x 0.3587 0.2156 1.66 0.140S = 0.2098 R-Sq = 28.3% R-Sq(adj) = 18.1%Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 0.12191 0.12191 2.77 0.140Error 7 0.30824 0.04403Total 8 0.43015

자연과학| 2001.05.01| 7페이지| 무료| 조회(4,119)

회귀분석, 통계, 분산분석, 선형분석

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