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몬테카를로 시뮬레이션으로 원의 면적 구하기 (파이썬코드예제 포함)2025.05.091. 몬테카를로 시뮬레이션 몬테카를로 추정(Monte Carlo estimation)은 통계학과 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 추정 방법 중 하나입니다. 이 방법은 통계적인 시뮬레이션을 통해 확률적인 모델링을 수행하여 원하는 값을 추정하는 방식으로 작동합니다. 몬테카를로 추정은 랜덤 샘플링과 통계적 분석을 결합하여 정확한 결과를 얻기 어려운 문제를 해결하는 데 유용하게 사용됩니다. 2. 원의 면적 구하기 원의 면적을 구하기 위해서는 원 안에 몬테카를로 시뮬레이션으로 생성된 점들 중 원 안에 속하는 점들의 비율을 계산...2025.05.09
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한국방송통신대학교 통계데이터과학과 생산관리 2021년 기말과제(만점)2025.01.251. 대기행렬 모형을 이용한 최적 기술자 선택 평균고장발생간격이 15분이고, 고장으로 인한 고장난 기계당 생산차질비용이 20만 원/시간인 '을'공장이 있다. '을'공장에서 시간당 임금이 각각 16만 원, 24만 원, 32만 원이고, 평균고장처리시간이 각각 12분, 8분, 6분인 기술자 A ~ C 중 한 사람을 고용하려고 할 때, 누구를 고용해야 시간당 임금과 평균 생산차질비용의 합을 최소화하는지 분석하였다. 2. 포아송 분포를 이용한 여유기계 대수 결정 성능이 같은 기계 여러 대를 가동하고 있는 '갑'공장에서 하루 평균 3대의 기계...2025.01.25
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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)2025.05.091. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률론적인 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 마치 술에 취해 대도시를 걷는 것과 유사하게 무작위로 이동하면서 원하는 답을 찾아갑니다. 이 알고리즘은 통계 추정, 최적화, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 베이지안 통계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘의 원리 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률을 기반으로 동작합니다. 알고리즘은 현재 위치에서 다음 위치로 이동할 때 확률을 사용하여 이동합니다...2025.05.09
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확률과 통계 - 뷔퐁의 바늘실험2025.01.161. 뷔퐁의 바늘 실험 프랑스의 수학자 뷔퐁 백작(Georges Louis Leclerc, Comte de Buffon)은 1733년 경에 원주율의 값을 계산하기 위하여 평행선이 그려져 있는 탁자에 바늘을 던지는 실험을 제시하였는데, 이 실험을 뷔퐁의 바늘이라고 합니다. 뷔퐁의 뜨개바늘 문제를 실험적으로 검사함으로써 확률의 개념을 이해하고 실험값을 처리하는 기본 기술을 익히고자 하였습니다. 2. 확률오차 확률오차는 측정값을 얻을때 추정되는 오차의 크기를 나타낸다. 어떤 측정값이 chi = bar { x } PLUSMINUS sigm...2025.01.16
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재무관리에서 위험의 의미와 측정 방법2025.01.041. 재무관리의 정의 재무관리란 기업 활동에 있어서 자금을 어떻게 조달(자본조달 결정)하고 운용(투자 결정)할 것인가를 다루는 분야로서, 기업이 필요로 하는 자금을 합리적으로 조달하고 조달된 자금을 효율적으로 운용하는 의사결정을 수행하는 관리기능이다. 2. 재무관리에서 위험의 의미 재무관리에서 위험은 특정 사건이나 조건으로 인해 발생할 수 있는 재정적 손실의 가능성을 의미하는 것으로, 기업가치나 투자수익률에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 불확실성을 의미한다. 주요 재무 위험 요소에는 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험...2025.01.04
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에르도안의 집권 이후 터키의 정치, 경제, 사회 변화에 따른 리스크 분석2025.04.301. 불확실성 분석 불확실성의 개념과 측정 방법을 살펴보고, 터키의 정치, 경제, 사회 분야별 불확실성을 분석하였다. 정치적 불확실성은 국가신용등급, 경제적 불확실성은 환율변동성과 국가신용부도스왑, 사회적 불확실성은 사회갈등지수를 통해 측정하였다. 2. 터키의 세속주의와 에르도안의 집권 터키의 건국 이념인 세속주의와 에르도안이 이끄는 이슬람주의 정당의 대립을 살펴보았다. 세속주의와 이슬람주의의 정치, 경제, 사회문화적 대립이 에르도안의 집권으로 인해 심화되었음을 확인하였다. 3. 에르도안 집권 이후 터키의 변화와 리스크 분석 에르도...2025.04.30
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산소 제조와 기체상수 실험2025.05.061. 산소 제조 이번 실험에서는 염소산 칼륨을 가열하여 산소를 발생시켰다. 발생된 산소의 부피와 질량을 측정하여 이상기체 방정식을 이용해 기체상수를 구하였다. 실험 결과, 실험값과 이론값의 오차가 80%를 넘어 매우 큰 것으로 나타났다. 이는 실제기체와 이상기체의 차이 때문인데, 실제기체는 입자 자체의 부피와 입자들 사이의 인력이 존재하기 때문이다. 이를 보정하기 위해 반데르발스 상태방정식을 소개하였다. 2. 기체상수 측정 이번 실험에서는 발생된 산소의 부피와 질량을 측정하고, 이상기체 방정식 PV=nRT를 이용해 기체상수를 구하였...2025.05.06
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A프로젝트의 활동 및 공정 시간 추정치 분석2025.01.271. 프로젝트 관리 이 프레젠테이션에서는 A프로젝트의 활동 및 공정 시간 추정치를 바탕으로 기대시간, 분산, 주 경로를 구하고 35일 내에 프로젝트를 완료할 확률을 계산하고 있습니다. 프로젝트 관리에서 이러한 분석은 중요한데, 프로젝트의 진행 상황을 파악하고 효율적인 관리를 위해 필요한 정보를 제공합니다. 2. PERT 분석 이 프레젠테이션에서는 PERT(Program Evaluation and Review Technique) 분석 방법을 사용하여 프로젝트의 기대시간과 분산을 계산하고 있습니다. PERT 분석은 프로젝트 관리에서 널...2025.01.27
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아주대 전자회로실험 A+ 실험1 결과보고서2025.05.091. 반전 연산 증폭기 실험1에서는 반전 연산 증폭기의 전압 이득에 따라 출력 전압이 작아지고 전압 이득 역시 작아지는 것을 확인하였다. 실험 결과 gain의 오차는 대부분 1% 이하로 작은 편이었지만, 전압 이득이 20000일 때는 1.5%의 오차가 발생하였다. 이는 저항 값의 오차 때문인 것으로 분석되었다. 2. 위상차 이론적으로 반전 연산 증폭기에서 입력 전압과 출력 전압의 위상 차이는 180°가 된다. 실험 결과 위상의 이론, simulation값과 실제 값과의 상대오차는 1% 미만으로 매우 작아, 위상차가 180°인 것을 ...2025.05.09
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머신러닝에서의 불확실성2025.05.111. 데이터 불확실성 데이터의 일부 샘플에 레이블이 없거나 부정확한 경우, 데이터에 잡음이나 이상치가 포함되어 있거나, 데이터가 불완전한 경우 등 데이터 불확실성이 발생할 수 있습니다. 이는 모델이 정확한 예측을 하기 어렵게 만듭니다. 2. 모델 불확실성 모델이 복잡할수록 과적합될 가능성이 높아져 일반화 능력이 감소하고, 모델의 파라미터 값이 정확하게 알려지지 않는 경우 예측의 불확실성이 증가할 수 있습니다. 3. 환경 불확실성 데이터의 분포가 시간에 따라 변하거나 외부 요인이 발생하는 경우, 모델이 이러한 변동성을 정확하게 모델링...2025.05.11
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