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(방송대) 다변량분석, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 다변량분석 이 자료는 R 프로그래밍을 사용하여 다변량 분석을 수행하는 방법을 설명합니다. 다변량 분석은 여러 개의 변수를 동시에 분석하는 통계 기법으로, 변수들 간의 관계를 파악하고 이해하는 데 유용합니다. 이 자료에서는 R에 내장된 'longley' 데이터셋을 사용하여 산점도 행렬, 별그림, 얼굴그림 등의 시각화 기법을 통해 변수 간 상관관계를 분석하고 해석하는 과정을 보여줍니다. 1. 다변량분석 다변량분석은 여러 개의 변수들 간의 관계를 동시에 분석하는 통계 기법입니다. 이 기법은 복잡한 현실 세계의 문제를 이해하고 해결하...2025.01.25
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1990년부터 2022년까지의 연도별 전국 총출생성비 시계열 분석2025.01.251. 총출생성비 시계열 분석 1990년부터 2022년까지의 전국 총출생성비 데이터를 시계열도표로 나타내고 경향을 설명하였습니다. 데이터 분석을 위해 R 프로그래밍 언어를 사용하여 줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림 등의 시각화 기법을 적용하였습니다. 이를 통해 데이터의 분포와 특성을 파악할 수 있었습니다. 1. 총출생성비 시계열 분석 총출생성비는 한 여성이 가임기 동안 낳을 것으로 예상되는 평균 출생아 수를 나타내는 지표입니다. 이 지표는 인구 변화와 관련된 중요한 정보를 제공합니다. 시계열 분석을 통해 총출생성비의 추이와 변화 ...2025.01.25
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보건통계학개론 신뢰구간 추정2025.11.131. 모평균의 신뢰구간 추정 정규분포를 따르는 모집단에서 표본을 추출하여 모평균의 신뢰구간을 구하는 방법을 다룬다. 15명의 남성 체중 데이터(75, 65, 60, 74, 75, 70, 68, 71, 83, 68, 65, 67, 73, 72, 65)를 이용하여 95% 신뢰도에서 모평균의 신뢰구간을 (67.22662, 72.90671)로 추정한다. 정규분포 모집단에서 추출된 표본평균의 분포를 이용하여 신뢰구간을 계산한다. 2. 중심극한정리의 적용 표본의 크기가 충분히 클 때(n≥30) 모집단의 분포 형태와 관계없이 표본평균의 분포가 ...2025.11.13
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출석수업에서 다룬 데이터 분석 과정과 빅데이터 분석에 대한 이해2025.01.241. 데이터 분석 과정 출석수업에서는 R 프로그래밍 언어를 이용하여 'The Billion Prices Project'의 공개 데이터 'Our Public Data'를 분석했습니다. 데이터의 구성을 살펴보고, 국가별 가격 데이터 개수의 히스토그램을 그렸습니다. 또한 온라인과 오프라인 가격 차이를 비교하고, 국가 간 가격 차이의 표준편차를 구해 히스토그램으로 나타냈습니다. 2. 빅데이터 분석의 특징 빅데이터는 volume, variety, velocity, variability, veracity의 5가지 특징을 가집니다. 데이터의 규...2025.01.24
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플랫폼 노동자 근무환경 문제의 통계분석2025.11.151. 플랫폼 노동 플랫폼 노동은 어플이나 SNS 등의 디지털 플랫폼을 매개로 노동력이 거래되는 근로 형태입니다. 배달의민족, 카카오택시 등이 대표적 사례이며, 우리 삶과 밀접한 연관을 가지고 있습니다. 그러나 새로운 사업형태로 아직 법제화되지 않은 부분이 많아 플랫폼 기업의 과한 시장 경쟁으로 인해 하위 노동자가 일방적으로 피해를 받고 있는 현실입니다. 2. 단순 선형회귀분석 R프로그래밍을 이용하여 배달 주문 수와 이륜차 교통사고 사상자 수 간의 상관관계를 분석한 통계 방법입니다. 독립변수인 주문 수가 종속변수인 이륜차 교통사고 사...2025.11.15
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30점 만점 방통대 파이썬과R 2023-2학기2025.01.261. R 데이터 프레임 생성 및 데이터 추출 R을 사용하여 주어진 자료로 3개의 열을 갖는 데이터 프레임을 생성하고, 첫 번째 사람의 키와 몸무게 값을 추출하는 방법을 설명하였습니다. 또한 Python에서도 동일한 작업을 수행하는 방법을 제시하였습니다. 2. Python 및 R에서의 딕셔너리 생성 Python과 R에서 주어진 자료를 이용하여 딕셔너리를 생성하는 방법을 설명하였습니다. Python에서는 딕셔너리 생성 후 keys(), values(), items() 함수를 사용하여 결과를 확인하였고, R에서는 list 함수를 사용하여...2025.01.26
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컴퓨터구조 출석수업 만점2025.01.251. 직접주소 직접주소는 명령어의 주소필드에 직접 오퍼랜드의 주소를 저장시키는 방식이다. LDA ADRS ; AC←M[ADRS] 즉 ADRS=700이고M[700]=900이므로 유효주소는 700, AC에 적재되는 값은 900이다. 2. 간접주소 간접주소는 명령어의 주소필드에 유효주소가 저장 되어있는 기억장치 주소를 기억시키는 방식이다. LDA[ADRS] ; AC←M[M[ADRS]] 즉 M[700]=900으로 M[900]이 되고 M[900]=950 이므로 유효주소는 900, AC에 적재되는 값은 950이다. 3. 인덱스주소 인덱스주소는...2025.01.25
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(A0) 서울대학교 머신러닝을 위한 기초 수학 및 프로그래밍 실습 과제, 소논문2025.01.181. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습 이 자료는 서울대학교에서 진행된 머신러닝 수업의 과제와 소논문에 대한 내용입니다. 과제 7-1에서는 최종 프로젝트에 대한 1페이지 제안서 작성이 요구되었습니다. 제안서에는 예측, 분류, 값 예측 등의 아이디어와 데이터 수집 및 실현 계획이 포함되어야 합니다. 과제 7-2에서는 팬데믹 이후 여행하고 싶은 두 도시를 선택하고 이들 간의 거리를 계산하는 프로그래밍 과제가 주어졌습니다. 1. 머신러닝 기초 수학 및 프로그래밍 실습 머신러닝은 데이터 기반의 알고리즘을 통해 문제를 해결하는 기술로,...2025.01.18
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방통대 방송대 컴퓨터구조 출석수업과제물 A+2025.01.261. 프로그램 카운터(PC) 프로그램 카운터(PC)는 현재 실행 중인 명령어의 위치를 가리키는 역할을 하며, 명령어가 실행되면 다음 명령어의 위치로 이동하게 됩니다. 주어진 프로그램에서 PC는 550이라는 위치에 있으며, 이 위치가 프로그램의 시작 주소라고 할 수 있습니다. 2. 주소 지정 방식 명령어의 내용은 'AC에 적재하라'이며, 이진수로 변환되어 저장되어 있습니다. 주소 지정 방식도 문제에서 나온대로 '직접주소', '즉치주소' 등이 이진수로 저장되어 있습니다. 주소 지정 방식에는 직접 주소 지정, 즉치 주소 지정, 간접 주소...2025.01.26
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통계학개론 ) 코드와 R 프로그래밍을 실행한 결과를 각각 첨부2025.05.141. 데이터와 통계학I 데이터 abc를 생성하고 평균, 중앙값, 분산 함수를 적용하여 abc의 기술통계량을 확인하였습니다. 평균은 2.3, 중앙값은 2, 분산은 2.233333입니다. 2. 데이터 수치요약 age 데이터의 상자그림을 그리고 분석한 결과, 평균은 43.35, 중앙값은 43.5, 분산은 20.87105입니다. 상자그림에서 하한은 33.125, 상한은 54.125로 나타났으며, 1개의 이상값이 관찰되었습니다. 샤피로-윌크 정규성 검정 결과 데이터가 정규분포를 따르는 것으로 확인되었습니다. 3. 데이터의 수치요약 기온과 증...2025.05.14
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