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r데이터분석 데이터마이닝 방통대 확률 후기 R 데이터분석 회귀모형

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"방송대R데이터분석" 검색결과 21-40 / 61건

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수리통계학 출석수업 과제물 (2023, 만점)

, p에 대한 최대가능도추정량은 다음과 같다.1. 이긍희 외. 2020. 통계학의 개념 및 제문제. 한국방송통신대학교출판문화원2. ChatGPT. Hyperlink "https ... 변량분산분석, 공분산분석 등이 있다.최대우도추정은 데이터와 확률분포를 기반으로 모수를 추정하는 방법 중 하나로, 로널드 피셔가 사용하면서 알려진 방법이다.피셔 선형 구별은 알파 ... 를 측정하는 계수로 r로 표시된다. 보통 선형 상관 관계의 강도와 방향을 평가하는 데 사용되며, 그 범위는 -1부터 1까지 범위를 갖고 절대값이 1에 가까울수록 강한 선형관계를 나타내

방송통신대 | 6페이지 | 4,000원 | 등록일 2024.03.04

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비정형데이터분석 중간과제물 (2023, 만점)

되어 일부 결과만 그림으로 첨부하였습니다.1. 장영재 외. 2020. 비정형데이터분석. 한국방송통신대학교출판문화원.2. 윤혜선. 2018. “빅데이터 규제의 새로운 패러다임 모색을 위한 ... 점)2. 빅데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 자신이 비정형데이터 분석자라고 가정할 때, 어떠한 어려움이 예상되며 어떤 해결책 ... 도 대부분 텍스트나 사진, 영상으로 이뤄진 비정형 데이터이다. 이렇듯 우리 일상생활에서는 지금도 다양한 유형의 비정형 데이터가 생성되고 공유되고 있다.이러한 비정형 데이터와 그 분석

방송통신대 | 12페이지 | 4,000원 | 등록일 2024.03.04

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방송통신대 2023년 1학기 회귀모형 출석수업과제물

다고 할 수 있습니다. 즉, 회귀모형이 데이터에 적합하게 설명하고 있다고 판단할 수 있습니다.참고 문헌김성수, 강명욱, 강위창, “회귀모형”, 한국방송통신대학교출판문화원 ... 증가할 때마다 평균적인 정비비용이 13.637 증가한다는 것을 의미합니다.Multiple R-squared (다중 결정 계수): 0.6098 입니다. 즉, 모형이 전체 데이터 ... 를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 값으로, 0.6098만큼의 분산을 설명할 수 있다는 것을 의미합니다.Adjusted R-squared (조정된 다중 결정 계수): 0.5773 입니다

방송통신대 | 15페이지 | 7,000원 | 등록일 2023.05.07

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30점 만점 방통대 회귀모형 2024-1학기

, distance to the nearest MRT station, number of convenience stores은 집값을 설명하는데 유의한 변수이다.References김성수·강명욱·강위창 공저, 2024, R을 이용한 회귀모형, 한국방송통신대학교 출판문화원 ... Fish.csv 데이터를 불러오기 하였으며, head(fish)로 data가 잘 불러오기 되었는지 확인하였다.1) Species의 종류를 살펴보기 위해 table() 명령어를 활용 ... 직선을 산점도 위에 그려 넣으시오.파일을 불러오기 위한 경로를 설정 후, data 파일인 ex1-2.csv이 제대로 불러오기가 되었는지 read.csv()를 통해 확인하였다.1) 이

방송통신대 | 14페이지 | 5,000원 | 등록일 2024.12.24

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회귀모형 출석수업과제물 (2023, 만점)

출석수업 과제물(평가결과물) 표지(온라인제출용)교과목명 : 회귀모형학 번 :성 명 :강 의 실 :연 락 처 :___________________________________________________________________________- 이하 과제 작성목차1. 교재 39p 자료(1장 1번)를 바탕으로 분석사례와 같이 분석, 설명하시오.2. 교재 87p 자료(2장 3번) 자료를 바탕으로 분석사례와 같이 분석, 설명하시오.1. 교재 39p 자료(1장 1번)를 바탕으로 분석사례와 같이 분석, 설명하시오.사용연도와 유지비용 간 관계를 알아보기 위해 사용연도(year)와 정비비용(price)을 활용하였다. 교재에 있는 데이터를 바탕으로 데이터 활용을 위해 메모장으로 maintenance.txt 파일을 생성하였다.변수 간 관계를 대략적으로 파악하기 위해 R에서 자료를 불러와 산점도를 그렸다. 사용한 코드는 다음과 같다.> setwd("C:/Users/dkstjdehs/Desktop/개인/regression")> factory head(factory, 3)> attach(factory)> plot(year, price, pch=19)위처럼 그린 산점도 결과를 통해 year와 price 간 어느 정도의 선형 관계가 나타남을 알 수 있다. 이에 단순회귀모형을 적합하는 것이 타당하다고 판단하였다.이후 다음과 같은 코드를 이용하여 회귀적합을 진행하였다.> factory.lm = lm(price ~ year, data=factory)> summary(factory.lm)회귀적합을 통해 회귀계수의 추정값은 절편 =29.107, 기울기 =13.637로 단순회귀방정식은 =29.107+13.637*year 가 됨을 확인할 수 있었다. 기울기(year)에 대한 t-값은 4.330으로, p-값 0.0009779와 비교하였을 때, p-값이 매우 작기 때문에 귀무가설인 을 기각하였다. 즉, 두 변수 간 선형관계가 있다는 대립가설을 채택하는 것이 타당하다고 보인다.나아가, 결정계수 은 0.6098로 약 60.98% 만큼 위의 회귀방정식으로 설명됨을 확인하였다. 즉, 결정계수는 SSR/SST로 전체 중에 회귀변동이 차지하는 비율을 나타내어 회귀방정식의 적합도를 나타낸다고 할 수 잇는데, 본 식은 그 적합도가 약 60.98%로 그리 높지는 않다고 판단되지만, 사용연도가 정비비용에 어느 정도 영향을 미치고 있는 관계임을 파악할 수 있다.다음으로 다음과 같이 회귀적합과 분산분석표를 바탕으로 회귀방정식의 유의성에 대한 검정은 F-검정을 통해 진행하였다.> anova(factory.lm)분산분석표에서 F-값이 18.75이고, 이에 대한 p-값은 0.0009779로 p-값이 F-값보다 확연히 작으므로 회귀방정식이 유의함을 알 수 있다.추가로, 회귀모형이 기본 조건을 만족하는 지 확인할 필요가 있다. 그래서 잔차 그림을 그려 모형진단을 다음과 같은 코드로 실행하였다.> names(factory.lm) #회귀적합 결과 변수 확인> cbind(factory, factory.lm$resid, factory.lm$fitted) #변수 결합> plot(year, factory.lm$resid, pch=19) #독립변수 year에 대한 잔차 그림> abline(h = 0, lty = 2)위 잔차 그림을 봤을 때, 평균 0을 기준으로 일정한 띠모양을 가지고 있으므로 등분산성을 만족한다고 할 수 있고, 어떤 함수 관계가 보이지 않으므로 독립성도 만족한다고 할 수 있다. 따라서 해당 회귀모형은 기본 조건을 만족하여 적합한 회귀모형이라고 결론내렸다.마지막으로, 적합된 회귀직선에 대해 신뢰대를 그려 다음과 같이 추가적인 분석을 진행하였다.> p.x = data.frame(year=c(1:14))> pc=predict(factory.lm, int=’c’, newdata=p.x) #int가 c면 기존 관찰값, p면 새로운 관찰값에 대한 예측> pred.X=p.x$year> plot(factory$year, factory$price, ylim=range(factory$price, pc))> matlines(pred.X, pc, lty=c(1,2,2), col=’BLUE’)2. 교재 87p 자료(2장 3번) 자료를 바탕으로 분석사례와 같이 분석, 설명하시오.여러 가지 독립변수가 물 사용량에 영향을 미치는 지 확인하기 위해 다음 자료를 바탕으로 중회기분석 진행하였다.물소비량(Y)평균온도(X1)작업일수(X2)작업량(X3)2.81027643.92426723.92528804.42826883.11530813.11824453.52227463.62225693.01227543.3152539먼저, R에서 분석하기 위해 해당 데이터를 엑셀 파일(water.xls)로 작업 후 xlsx 패키지를 사용하여 데이터를 불러와서 데이터를 확인하였다.> install.packages(“xlsx”)> library(xlsx)> water = read.xls(“C:/Temp/water.xls”, 1) #sheet 설정을 위해 경로 다음에 1번 시트 지정> head(water)이후, 각 변수 간 관련성이 있는지 파악하기 위해 산점도를 그려보았다.> par(mfrow=c(1,3), pty =”s”)> plot(water$X1, water$Y, pch=19)> plot(water$X2, water$Y, pch=19)> plot(water$X3, water$Y, pch=19)그 결과, 평균온도(X1)을 제외하고는 물소비량(Y)와 큰 관련성이 없는 것처럼 판단할 수 있었다.다음으로, 변수 간 상관관계를 파악하기 위해 기술통계량과 상관계수를 출력하였다.> summary(water)> cor(water)해당 결과를 통해 물소비량(Y)은 특히 평균온도(X1)와 높은 상관관계를 가지고 있으며, 독립변수 간에는 평균온도(X1)와 작업량(X3), 작업일수(X2)와 작업량(X3)이 어느 정도의 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다.이를 바탕으로 회귀모형을 적합하여 실제로도 연관성이 높은지 확인하고자 하였다.> water.lm = lm(Y ~ X1+X2+X3, data=water)> summary(water.lm)이로 인해 추정된 회귀방정식은 이고, 해당 모형에 대한 결정계수 로서 중회귀모형이 종속변수 Y(물소비량)의 총변동을 92.02% 정도 설명하고 있음을 알 수 있다. 또한 추정값의 표준오차 로서 의 추정치가 0.172임을 알 수 있다.변수 별로 살펴보면, 변수 X1(평균온도)의 t-값은 5.521로서, 유의확률 p-값은 0.00149임을 보여 준다. 따라서 귀무가설이 각 독립변수의 기울기가 0이라고 했을 때, X1의 p-값은 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각, 즉 Y에 영향을 미치는 변수, Y를 설명하는 유의한 변수임을 알 수 있다.반면, X2(작업일수)의 경우, t-값은 -0.552로서 p-값은 0.60060임을 보여 준다. 이는 유의수준 0.05보다 크므로 귀무가설을 기각할 수 없다. 즉, X2(작업일수)는 Y를 설명하는 유의한 변수가 아님을 알 수 있다. 마찬가지로 X3도 t-값은 1.161로서 p-값은 0.28978로 유의수준보다 크기 때문에 귀무가설을 채택하고, Y를 설명하는 데 유의한 변수가 아니라는 결론을 내릴 수 있다.이를 재확인하기 위해 추가변수그림을 그려 다음과 같이 확인할 수도 있었다.> install.packages(“car”)> library(car)> avPlots(water.lm)다음으로, 분산분석표를 출력하여 정리하였다.> anova(water.lm)해당 결과를 바탕으로 다음의 분산분석표를 정리할 수 있었다.요인자유도제곱합평균제곱Pr(>F)회귀32.410.8023.50.001079잔차60.180.03계92.59* F-값은 앞 summary(water.lm)에서 F-통계량, Pr(>F)는 p-value를 의미분산분석표를 통해 F-값=23.5에 대한 유의확률이 0.001079로 상당히 작게 나타나기 때문에, 본 중회귀모형은 매우 유의함을 알 수 있었다. 또한, 오차분산 의 추정치 MSE=0.03임을 알 수 있었다.분산분석표까지를 통해 해당 중회귀모형이 유의함을 알았다. 이에 다음으로는 중회귀모형의 가정이 옳은 지 검토가 필요하여 독립변수 평균온도(X1), 작업일수(X2), 작업량(X3) 및 종속변수 물소비량(Y)의 추정값과 잔차 간 관계를 보기 위해 잔차산점도를 그려 파악하였다.> plot(water$X1, water.lm$resid)> identify(water$X1, water.lm$resid)> plot(water$X2, water.lm$resid)> identify(water$X2, water.lm$resid)> plot(water$X2, water.lm$resid)> identify(water$X2, water.lm$resid)3개의 독립변수 모두 잔차가 비슷한 양상으로 나타난다고 판단하였다.마지막으로, 추정값과 잔차의 산점도를 그려 회귀분석을 마무리 하고자 하였다.> plot(water.lm$fitted, water.lm$resid)> abline(h=0, lty=2)> identify(water.lm$fitted, water.lm$resid)이때, 6과 10번째 케이스를 제외하면 뚜렷한 현상은 없기에 전반적으로 살펴볼 때 해당 케이스에 대한 조사로 특이점으로 판명된다면 해당 케이스를 제외하고 재분석하는 것이 좋을 것이라고 판단된다.김성수∙강명욱∙강위창, 회귀모형, 2023, 한국방송통신대학교출판문화원

방송통신대 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.09.06 | 수정일 2023.09.11

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기술혁신의경제학

중간과제물기술혁신의경제학2025학년도 1학기한국방송통신대학교2025학년도 1학기 중간과제물(온라인 제출용)?교과목명:기술혁신의경제학?학번:?성명:?연락처:?과제유형(공통형/지정 ... 는다. 기술 생태계 안에서의 협업은 제품의 품질 개선을 위한 데이터를 수집하고 분석하는 데도 기여하며, 사용자 피드백이 신속하게 반영될 수 있다. 외부 개발자들이 자발적으로 버그 ... 식 R1의 등장이 가지는 의미로 적절한 것을 모두 고르시오.A. 오픈에이아이의 선도적 지위를 공고화시켰다.B. 추론 모델의 개발이 더 이상 독점적 영역이 아님을 보여주었다.C. 가중

방송통신대 | 8페이지 | 4,000원 | 등록일 2025.03.23

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국제경영학, '한국 이외의 국가를 하나 선정하여, 해당 국가에서 코비드19 시기에 성장한 산업에 대해 데이터를 바탕으로 설명하시오.'

(2019), 국제경영학, 한국방송통신대학교 출판문화원.유정열(2023), 미국의 바이오제약 산업 육성 정책과 시사점, 대한무역투자진흥공사.허남일(2022), 포스트코로나 산업환경 ... 데이터를 바탕으로 설명하시오.○ 지시사항- 서술형 문장을 사용하고 서론-본론-결론의 구조를 가지고 유기적인 전개를 합니다.- 2개 이상의 도표를 포함하고 도표의 출처를 명기합니다. ... 변화 및 산업입지 대응방안, 한국토지주택공사.김상선(2020), 2020년 과학기술&ICT 정책기술 동향 분석, 한국과학기술기획평가원.장석일(2023), 바이든 정부가 꿈꾸는 바이오

방송통신대 | 9페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.22

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방통대 데이터정보처리입문 출석과제물A+

목차 TOC \o "1-3" \h \z \u Hyperlink \l "_Toc189328960" 1.서론 PAGEREF _Toc189328960 \h 2 Hyperlink \l "_Toc189328961" 2.본론 PAGEREF _Toc189328961 \h 2 Hyperlink \l "_Toc189328962" 2-1. 교재 17쪽의 예제 1.1에 제시된 과정을 따라 엑셀을 활용하여 다음 그래프를 작성하시오. (통계청 KOSIS 정보 시스템 – https://kosis.kr) 국내통계 -> 주제별 통계 -> 인구 -> 인구동향조사 -> 출생 -> 시도/출산순위별 출생 성비 PAGEREF _Toc189328962 \h 2 Hyperlink \l "_Toc189328963" 2-2. 교재 72쪽에 제시된 데이터 score.txt(수업자료실에 업로드 되어 있음)에 대 해서 R을 이용하여 다음 분석을 하시오. PAGEREF _Toc189328963 \h 4 Hyperlink \l "_Toc189328964" 2-3. 다음 2가지 중에서 하나를 선택하여 작성한다.(1번선택) PAGEREF _Toc189328964 \h 6 Hyperlink \l "_Toc189328965" 3. 결론 PAGEREF _Toc189328965 \h 7 Hyperlink \l "_Toc189328966" 4.참고자료 및 참고문헌 PAGEREF _Toc189328966 \h 7 서론 데이터정보처리입문은 입문서로서 데이터정보를 처리하기위해서 컴퓨터를 활용하는 방법과 데이터분석의 기초적인 방법을 다루고 있습니다. 데이터분석을 위해 소트프웨어로 엑셀과 R을 활용하여 아래에 실습을 예정입니다. 본론 2-1. 교재 17쪽의 예제 1.1에 제시된 과정을 따라 엑셀을 활용하여 다음 그래프를 작성하시오. (통계청 KOSIS 정보 시스템 – https://kosis.kr) 국내통계 -> 주제별 통계 -> 인구 -> 인구동향조사 -> 출생 -> 시도/출산순위별 출생 성비 2000년부터 2020년까지의 연도별 전국 총 출생 성비를 시계열 도표로 나타내시오. [2000년부터 2020년까지의 연도별 전국 총 출생 성비 시계열 도표] (2) 2000년부터 2020년까지의 연도별 서울과 출석수업지역(예; 경상북도)의 총 출생 성비를 하 나의 시계열 도표에 나타내고 비교하여 설명하시오(출석수업지역이 서울인 경우 경기지역으로). [ 2000년부터 2020년까지의 연도별 서울과 출석수업지역(경기도)의 총 출생 성비 하나의 시계열 도표 ] 2000년에 비해 서울과 경기도 모두 현재 2020년까지 기준으로 출생 성비가 감소하는 경향을 보입니다. 2000년에서 2020년까지 제일 감소한 시점은 서울 기준으로 2015년 104.3으로 제일 낮게 나왔으며 경기도 기준으로는 2014년, 2020년 104.0으로 제일 낮게 나왔습니다. 계속해서 감감 되는 것이 확인되며 경향으로 보아도 이후에 계속 감소할 것으로 예상할 수 있습니다. 2-2. 교재 72쪽에 제시된 데이터 score.txt(수업자료실에 업로드 되어 있음)에 대 해서 R을 이용하여 다음 분석을 하시오. 평균, 중앙값, 표본분산, 표본표준편차 변동계수를 구하시오. 54, 57, 55, 23, 51, 64, 90, 51, 52, 43, 15, 10, 82, 74, 54, 78, 37, 73, 52, 48, 41, 33, 52, 30, 41, 51, 18, 39, 46, 28, 53, 44, 46, 56, 28, 58, 29, 58, 67, 35, 25, 38, 61, 53, 23, 73, 69, 47, 41, 45, 77, 56, 89, 28, 54, 99, 10, 43, 35, 24, 21, 23, 67, 14, 53 평균: 47.44615 중앙값: 48 표본분산: 404.3135 표본표준편차: 20.10755 변동계수: 0.4237972 [평균, 중앙값, 표본분산, 표본표준편차,변동계수_2-2(1)캡쳐] (2)줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림을 그리고 설명하시오. [줄기-잎 그림] 풀이: score = scan("C:/data/score.txt") stem(score) 설명: 줄기-잎 그림은 자리 수에 의거하여 변수의 값을 나누어서 앞자리는 줄기, 뒷자리는 잎으로 하여 그림으로 제시한 도수 분포입니다. [히스토그램] 풀이: score = scan("C:/data/score.txt") hist(score) 설명: 히스토그램은 존재하는 범위에 측정값이 몇 개의 구간으로 나뉜 경우, 각 구간을 밑변으로 하고 그 구간에서 속하는 출현 도수 측정값에 비례하여 면적을 갖는 직사각형기둥으로 배열한 그림입니다. [상자그림] 풀이: score = scan("C:/data/score.txt") boxplot(score) 설명: 상자그림은 표준편차이나 평균과 전통적으로 같이 많이 사용되는 측도 자료에 이상점이 있는 경우 왜곡될 가능성이 있으므로 자료에 이상점이 있는지를 확인할 필요가 있습니다. 그래서 상자그림은 자료에 이상점이 있는지를 쉽게 판단할 수 있는 그림입니다. 2-3. 다음 2가지 중에서 하나를 선택하여 작성한다.(1번선택) (1) 교재 118쪽의 연습문제 2 정규 모집단에서의 표본평균 의 분포 표본평균 의 분포 모집단이 정규분포 N(μ,σ2)을 따를 때, 랜덤표본 X1,…Xn의 표본평균 는 정규분포 을 따른다. 즉, 따라서, 표준화된 의 분포는 표준정규분포를 따른다. 즉, Z= 이다. 3. 결론 이 수업과 과제를 통해서 R을 처음 실습해보았는데 엑셀과 비슷하면서 다른 부분에서 흥미를 느꼈습니다. 참고자료 및 참고문헌 -데이터정보처리입문-방송통신대학교 출판 PAGE \* MERGEFORMAT2

방송통신대 | 7페이지 | 5,000원 | 등록일 2025.02.01

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2023년 1학기 방통대 R컴퓨팅 출석수업 중간과

2023학년도 1학기 출석과제물교과목명:R컴퓨팅학번:성명:연락처:R은, 약 20년전 어문계 사범대학을 졸업하고 이후 제약회사의 국내외 업무를 하다가 금년도 이렇게 방송통신대학교 ... 통계-데이터과학과에 편입 하고서야 처음 접하게 되는 프로그래밍 언어입니다. 이전까지는 R의 R자도 들어보지 못하였고, 첫학기(한학기)의 중반이 넘어가고 있는 지금에도 아직 ... 지 않았을까 하는 생각이 들었습니다.앞서 언급 드렸습니다만, 우리 통계-데이터과학과에서 본 R컴퓨팅 수업 외 여러 수업에서 R프로그램을 활용하는데, 이는 R프로그램이 통계 및 데이터

방송통신대 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.04.04

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방송통신대학교 2022년 1학기 경제통계의이해 중간과제물

방송통신대학교2022년 1학기 경제통계의이해중간과제물2022학년도 1학기 중간과제물?교과목명:경제통계의이해?학번:?성명:?연락처:?평가유형:(과제물형, 주관식형, 혼합형(과제물+주관식) 중 해당 유형 표기)?주관식형:※ 주관식일 경우 문제번호 표기 후 답안 작성?과제물유형:공통형?과제명:- 이하 과제 및 답안 작성 (※ A4용지 편집 사용)한국은행 경제통계시스템 ECOS에서 다음에 해당하는 자료들을 다운로드받은 후 아래의 물음에 답하시오.* 2010년도부터 2021년도까지 월 단위 자료를 다운로드자료 1. 소비자물가지수(2020=100) (ECOS 복수통계 7.4.1.소비자물가지수 총지수)자료 2. 실업률 (ECOS 복수통계 17.거시경제분석지표)(1) 자료 1. 소비자물가지수를 전년동월대비 물가상승률 자료(엑셀에서 로그차분 후 %단위로 전환. 엑셀함수는 “=(ln( )-ln( ))*100”임)로 전환하여 2011년부터 2021년까지 생성하시오. 단, 답안에는 이렇게 생성된 물가상승률 자료의 시계열 그래프(꺽은선형)만을 그리시오. (10점)(2) 2011년~2021년 실업률과 물가상승률의 기초통계량 표를 각각 제시하시오. (엑셀 분석도구에서 기술통계법 실행) (5점)(3) 2011년~2021년 실업률과 물가상승률의 산포도 그래프(분산형)를 그리고 두 변수의 상관계수 표(엑셀 분석도구에서 상관분석 실행)를 제시하시오. (5점)(4) 우리 경제에서 필립스 곡선은 유효한가? (10점)한국은행 경제통계시스템 ECOS에서 다음에 해당하는 자료들을 다운로드받은 후 아래의 물음에 답하시오.* 2010년도부터 2021년도까지 월 단위 자료를 다운로드자료 1. 소비자물가지수(2020=100) (ECOS 복수통계 7.4.1.소비자물가지수 총지수)자료 2. 실업률 (ECOS 복수통계 17.거시경제분석지표)(1) 자료 1. 소비자물가지수를 전년동월대비 물가상승률 자료(엑셀에서 로그차분 후 %단위로 전환. 엑셀함수는 “=(ln( )-ln( ))*100”임)로 전환하여 2011년부터 2021년까지 생성하시오. 단, 답안에는 이렇게 생성된 물가상승률 자료의 시계열 그래프(꺽은선형)만을 그리시오. (10점)① 다운로드 방법1. 한국은행경제통계시스템 (https://ecos.bok.or.kr/flex/ClassSearch.jsp) 접속2. 주제별에서 7.4.1 소비자 물가지수 클릭 -> 총지수 클릭3. 이후 아래 그림처럼 화살표를 누르고 기간을 2010.01 ~2021.12로 설정한다.이때 2010년부터 검색하는 이유는 2011년 데이터를 비교하기 위해서는 2010년 자료가 필요하기 때문이다.② 소비자물가지수를 “=(ln( )-ln( ))*100”를 이용하여 로그차분하고 백분율로 표시한다.와 같이 =ROUND((LN(R2)-LN(F2))*100,2) 를 이용하며 백분율로 표시한다.R2가 2011.01 이면 F2는 2010.01 에 해당된다.③ 시계열 그래프를 그린다.(2) 2011년~2021년 실업률과 물가상승률의 기초통계량 표를 각각 제시하시오. (엑셀 분석도구에서 기술통계법 실행) (5점)① 다운로드 방법1. 한국은행경제통계시스템 (https://ecos.bok.or.kr/flex/ClassSearch.jsp) 접속2. 주제별에서 17 거시경제분석지표 클릭 -> 실업률 클릭3. 이후 아래 그림처럼 화살표를 누르고 기간을 2010.01 ~2021.12로 설정한다.② 실업률과 물가상승률의 기초통계량 표를 각각 제시데이터를 다운한 이후에 엑셀에서 데이터 -> 데이터 분석을 눌러서 기초통계량을 얻는다.(3) 2011년~2021년 실업률과 물가상승률의 산포도 그래프(분산형)를 그리고 두 변수의 상관계수 표(엑셀 분석도구에서 상관분석 실행)를 제시하시오. (5점)① 두 개의 표를 하나로 합친다.② 데이터를 선택한 후 삽입 -> 분산형을 선택한다.③ 데이터 메뉴의 데이터분석 아이콘 클릭한 후 분석도구에서 상관분석을 선택한다.(4) 우리 경제에서 필립스 곡선은 유효한가? (10점)필립스 곡선이란 실업률과 화폐임금상승률 사이에는 매우 안정적인 함수관계가 있음을 나타내는 모델로서 영국의 경제학자 필립스(Phillips, A. W.)에 의해 발표된 것으로 화폐임금상승률과 실업률 사이에는 역의 함수관계가 있음을 발견했다. 원래는 화폐임금상승률과 실업률 사이의 관계로 표시되지만 물가상승률과 실업률 사이의 관계로 표시되기도 한다. 즉, 실업률이 낮을수록 화폐임금상승률 또는 물가상승률이 높으며, 반대로 화폐임금상승률이 낮을수록 실업률은 높다.이는 더 나아가서 물가안정과 고용안정을 동시에 달성하는 것은 불가능하다는 것으로 실업률 개선을 목표로 한다면 인플레이션은 일정 부분 감수해야 하며, 반대로 물가안정을 목표로 한다면 실업률 상승은 어느 정도 감수해야 한다는 의미이기도 하다.

방송통신대 | 7페이지 | 6,000원 | 등록일 2022.04.07

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[고급간호연구 2021년] 학술데이터베이스를 활용한 문헌검색 방법을 통해 2021년 1월 이후 출판된 간호학 분야의 조사연구 원문을 찾아 읽고, 다음 질문에 대해 답하시오. 1. 연구논문을 찾을 때 사용한 문헌검색 방법 2. 연구제목과 해당되는 조사연구 유형 3. 연구 대상자 4. 연구 설계 5. 연구의 주요 결론과 의의에 대한 자신의 견해

, 연구논문을 검색할 때 활용할 수 있는 국내 전자데이터베이스의 대표적인 예는 다음과 같다. 첫째, 방송통신대학교 중앙도서관 홈페이지의 자료검색 - 전자자료 - 국내DB를 활용 ... 문헌을 검색할 수 있는 사이트로는 방송통신대학교 중앙도서관 홈페이지, RISS(한국교육학술정보원), KISS(한국학술정보), KoreaMed, 의과학연구정보센터, 간호학연구정보센터 ... 하는 국내 확회지에 대한 원문을 이용할 수 있는 데이터베이스이다. 넷째, 사이언스온(ScienceON)은 통합검색을 통해 국내외 논문, 특허정보, 국가 R&D 보고서, 동향정보, 연구

방송통신대 | 10페이지 | 5,000원 | 등록일 2021.10.13

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기업경제학(2020)교재에서 완전경쟁시장,독점시장, 독점적 경쟁시장, 과점시장에서 중요하다고 생각되는 부분을 각 시장별로 A4기준 1매 내외로 요약정리하고, 각 시장 간 차별점을 비교해 설명하시오.

적인 역할을 할 것이다.참고문헌1. 방송통신대학교 경제학과. (2020). 『기업경제학』. 서울: 방송통신대학교 출판부.2. 김영산. (2019). 현대 미시경제학: 시장 구조 ... 기업경제학(2020)교재에서 완전경쟁시장,독점시장, 독점적 경쟁시장, 과점시장에서 중요하다고 생각되는 부분을 각 시장별로 A4기준 1매 내외로 요약정리하고, 각 시장 간 차별점을 비교해 설명하시오.서론현대 경제학에서 시장 구조는 기업들이 경쟁하고 상호작용하는 방식을 이해하는 핵심적인 개념이다. 시장 구조는 특정 산업 내 기업들의 조직화 방식, 경쟁 양상, 그리고 가격 결정 메커니즘을 설명하는 중요한 분석 도구이다. 경제학에서는 주로 네 가지 기본적인 시장 구조를 구분한다: 완전경쟁시장, 독점시장, 독점적 경쟁시장, 그리고 과점시장이 그것이다. 각 시장 구조는 고유한 특성과 작동 원리를 가지고 있으며, 기업들의 전략적 의사결정과 시장 성과에 직접적인 영향을 미친다. 완전경쟁시장은 다수의 소규모 기업이 동일한 제품을 생산하고 가격 수용자로 행동하는 이상적인 시장 형태를 의미한다. 반면, 독점시장은 단일 기업이 특정 재화나 서비스를 독점적으로 공급하는 구조를 나타낸다. 독점적 경쟁시장은 차별화된 제품을 생산하는 다수의 기업이 존재하는 시장이며, 과점시장은 소수의 대형 기업이 시장을 지배하는 구조를 말한다. 이러한 각 시장 구조의 특징, 작동 원리, 그리고 경제적 함의를 심층적으로 분석하여 시장 메커니즘에 대한 포괄적인 이해를 제공하고자 한다.완전경쟁시장완전경쟁시장은 경제학에서 가장 이상적이고 순수한 형태의 시장 구조로 간주된다. 이 시장 구조는 몇 가지 핵심적인 가정에 기반하고 있다. 첫째, 완전경쟁시장에는 매우 많은 수의 소규모 기업들이 존재하며, 각 기업은 전체 시장에 미치는 영향력이 미미하다. 둘째, 모든 기업은 동일한 표준화된 제품을 생산하여 제품 간 차별화가 없다. 셋째, 모든 시장 참여자들은 완전한 정보에 접근할 수 있으며, 넷째, 기업의 시장 진입과 퇴출이 자유롭다. 가격 결정 메커니즘은 수요와 공급의 상호작용을 통해 이루어진다. 개별 기업들은 가격 수용자(price taker)로서 시장에서 결정된 가격을 그대로 받아들인다. 기업들은 한계비용이 시장 가 초과이윤 창출이 제한된다는 점 등이 있다. 실제로 농산물 시장이나 주식 시장과 같은 일부 시장에서 완전경쟁시장의 특성에 근접한 사례를 찾아볼 수 있다. 그러나 대부분의 현대 시장은 더 복잡한 구조를 가지고 있어 완전경쟁시장의 이론적 모델과는 차이가 있다.독점시장독점시장은 단일 기업이 특정 재화나 서비스를 배타적으로 공급하는 시장 구조를 의미한다. 이는 완전경쟁시장과는 대조적으로, 시장 지배력을 가진 기업이 가격 결정과 생산량 조절에 절대적 영향력을 행사할 수 있는 구조이다.독점시장의 주요 특징은 다음과 같다:1. 단일 공급자의 존재2. 높은 진입장벽3. 대체재의 부재 또는 제한4. 가격 결정독점기업의 가격 및 산출량 결정 메커니즘은 이윤 극대화 원칙에 기반한다. 기업은 한계수익과 한계비용이 일치하는 지점에서 최적의 생산량을 결정하며, 독점적 지위로 인해 초과이윤을 창출할 수 있다. 그러나 독점은 심각한 사회적 비용을 초래할 수 있다. 비효율적 자원 배분, 소비자 후생 감소, 혁신 저해 등의 부정적 효과를 야기할 수 있다. 예를 들어, 독점기업은 높은 가격과 제한된 생산으로 소비자에게 불利한 상황을 만들 수 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 정부는 다양한 규제 방식을 활용한다:1. 가격 규제2. 진입장벽 완화3. 반독점법 시행4. 공기업 설립전기, 통신, 수도 등 필수 공공서비스 분야에서 독점 또는 제한적 경쟁 구조가 흔히 관찰된다. 이러한 분야에서 정부의 적절한 개입은 소비자 보호와 효율적 서비스 제공에 중요한 역할을 한다.결론적으로, 독점시장은 경제학적으로 복잡하고 다면적인 시장 구조로, 효율성과 형평성 사이의 미묘한 균형을 요구한다.독점적 경쟁시장독점적 경쟁시장은 현대 경제의 대표적인 시장 구조 중 하나로, 완전경쟁시장과 독점시장의 특성을 동시에 내포하고 있는 독특한 형태이다. 이 시장 구조의 핵심 특징은 다수의 기업이 존재하지만, 각 기업이 차별화된 제품을 생산한다는 점이다.독점적 경쟁시장의 주요 특징은 다음과 같다:1. 다수의 기업 존재: 시장에 상 진입이 비교적 용이하며, 초기 투자 비용이 상대적으로 낮다.제품 차별화는 이 시장 구조의 핵심 메커니즘이다. 기업들은 소비자의 선호도를 만족시키기 위해 다양한 전략을 구사한다. 예를 들어, 의류 산업에서 각 브랜드는 독특한 스타일과 디자인으로 차별화를 추구한다. 외식 산업의 레스토랑들도 메뉴, 인테리어, 서비스 품질 등을 통해 경쟁한다.기업들의 행동은 주로 다음과 같은 전략에 집중된다:1. 브랜드 이미지 구축2. 고객 충성도 확보3. 지속적인 제품 혁신4. 마케팅 및 광고를 통한 차별화독점적 경쟁시장의 장점은 소비자에게 다양한 선택권을 제공하고, 기업 간 경쟁을 통해 혁신을 촉진한다는 점이다. 그러나 과도한 제품 차별화는 비용 증가와 비효율성을 초래할 수 있다는 단점도 존재한다. 실제로 화장품, 음료, 레스토랑, 의류 산업 등이 대표적인 독점적 경쟁시장의 예시이다. 이러한 시장에서 기업들은 끊임없이 차별화 전략을 모색하며 경쟁한다. 결론적으로, 독점적 경쟁시장은 현대 경제의 역동성을 잘 보여주는 시장 구조로, 소비자 선택과 기업 혁신의 중요한 메커니즘을 제공한다.과점시장과점시장은 소수의 대기업이 시장을 지배하는 독특한 시장 구조로, 현대 산업경제의 대표적인 형태 중 하나이다. 이 시장에서는 소수의 기업들이 시장 점유율의 대부분을 차지하며, 각 기업의 전략적 의사결정이 서로에게 상당한 영향을 미친다.과점시장의 핵심 특징은 다음과 같다:1. 소수의 대기업 존재: 일반적으로 3-5개의 기업이 전체 시장의 60-80%를 점유한다.2. 높은 진입장벽: 막대한 초기 투자비용, 기술적 복잡성, 규모의 경제 등으로 인해 새로운 기업의 시장 진입이 어렵다.3. 상호의존적 의사결정: 한 기업의 전략이 다른 기업에 직접적인 영향을 미치는 전략적 상호작용이 존재한다.과점시장에서 기업들은 주로 두 가지 경쟁 전략을 사용한다: 가격 경쟁: 기업들은 가격 인하를 통해 시장 점유율을 확대하려 하지만, 과도한 가격 경쟁은 모든 기업에게 불리할 수 있어 신중하게 접근한다. 대표적인 예로 통 과점시장의 중요한 특징이다. 기업들은 때로는 암묵적 또는 명시적 협력을 통해 공동의 이익을 추구할 수 있다. 가격 조정, 시장 분할, 공동 연구개발 등이 대표적인 협력 전략이다. 그러나 이러한 협력은 법적, 윤리적 문제를 야기할 수 있어 정부의 엄격한 규제를 받는다. 독점금지법과 공정거래법은 과점시장에서의 불공정한 경쟁 행위를 제한한다. 결론적으로, 과점시장은 복잡하고 역동적인 시장 구조로, 기업들의 전략적 상호작용과 경쟁, 그리고 협력의 미묘한 균형을 보여주는 대표적인 시장 형태이다.시장 구조 비교시장 구조의 비교는 현대 경제학에서 중요한 분석적 접근 방식으로, 각 시장 형태의 고유한 특성과 경제적 함의를 이해하는 데 핵심적이다. 기업 수와 시장 지배력 측면에서 볼 때, 각 시장 구조는 근본적으로 다른 특성을 보인다:- 완전경쟁시장: 다수의 소규모 기업, 가격 수용자- 독점시장: 단일 기업의 절대적 지배- 독점적 경쟁시장: 다수의 기업과 제품 차별화- 과점시장: 소수의 대기업이 시장 지배진입장벽 측면에서도 현저한 차이가 존재한다. 완전경쟁시장과 독점적 경쟁시장은 상대적으로 낮은 진입장벽을 가지는 반면, 독점시장과 과점시장은 높은 진입장벽으로 특징지어진다. 이는 새로운 기업의 시장 진입 가능성과 직접적으로 연관된다. 가격 결정력 측면에서도 각 시장 구조는 상이한 특성을 보인다:- 완전경쟁시장: 기업은 가격 수용자- 독점시장: 기업이 완전한 가격 결정력 보유- 독점적 경쟁시장: 제한적 가격 결정력- 과점시장: 전략적 가격 결정각 시장 구조의 장단점을 종합적으로 평가하면 다음과 같다: 완전경쟁시장의 장점은 자원의 효율적 배분과 소비자 후생 극대화이나, 현실에서 실현 가능성은 제한적이다. 독점시장은 혁신을 위한 초과이윤을 제공하지만, 소비자 후생을 저해할 잠재적 위험이 있다. 독점적 경쟁시장은 다양성과 혁신을 촉진하지만, 과도한 제품 차별화로 인한 비용 증가 문제가 있다. 과점시장은 규모의 경제와 기술 혁신을 가능케 하지만, 기업 간 전략적 담합의 위험성도 내포하구조 - 완전경쟁시장, 독점시장, 독점적 경쟁시장, 과점시장 - 에 대한 심층적인 분석을 수행하였다. 각 시장 구조는 고유한 특성과 작동 메커니즘을 가지고 있음을 확인하였다. 완전경쟁시장은 이상적인 자원 배분과 효율성을 보여주 ... 에 따라 그 적합성이 달라질 수 있다. 향후 연구에서는 디지털 경제와 플랫폼 비즈니스의 등장에 따른 새로운 시장 구조 분석, 기술 혁신이 시장 구조에 미치는 영향, 그리고 글로벌

방송통신대 | 5페이지 | 5,000원 | 등록일 2025.03.10

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2022년도 1학기 방송통신대학교 확률의개념과 응용 중간과제물

2022년 1학기 방송통신대학교 데이터통계학과 중간과제물교과목명 : 확률의 개념과 응용1. 주사위 던지기를 R 프로그램으로 12번, 120번, 1,200번, 12,000번 시행하여 각 숫자별 히스토그램으로 표현하고 그 결과의 의미를 정리하시오, 다만 본인의 학번 뒷자리 4개를 seed로 지정하시오(10점).par(mfrow=c(2,2))set.seed(8479)dice12=sample(1:6, 12, replace = True)barplot(table(dice12)/12, ylim=c(0,0,3), main="(a) n=12")abline(b=0, a=1/6, col=2)dice120=sample(1:6, 120, replace = True)barplot(table(dice120)/120, ylim=c(0,0,3), main="(b) n=120")abline(b=0, a=1/6, col=2)dice1200=sample(1:6, 1200, replace = True)barplot(table(dice1200)/1200, ylim=c(0,0,5), main="(b) n=1200")abline(b=0, a=1/6, col=2)dice12000=sample(1:6, 12000, replace = True)barplot(table(dice12000)/12000, ylim=c(0,0,5), main="(b) n=12000")abline(b=0, a=1/6, col=2)이 시행은 확률의 개념을 말해주고 있다. 확률이란 동일한 상태에서 동일한 시행을 무한 번 반복할 때 전체 시행 중에서 특정 사건이 발생할 비율을 나타내는 개념이다. 공정한 주사위를 던질 때, 예를 들어 6의 눈이 나올 확률은 1/6이다. 그렇지만 실제로 6번 주사위를 던졌을 때 확률에 의하면 6의 눈은 1번 나와야 하지만 어떤 경우에는 6의 눈이 1회도 나오지 않기도 하고 어떤 경우에는 모두 6의 눈이 나올 수도 있다. 위 프로그램에서 주사위를 12번 던졌더니 6의 눈이 나오는 비율은 0.25였다. 즉 12번 시행에서는 확률 1/6이 나타나지 않았다. 그렇지만 던지는 횟수를 120번, 1,200번, 12,000번으로 늘리면 결국 6의 눈이 나오는 비율은 확률인 1/6에 가까워지는 것을 볼 수 있다.2. 전체 인구의 20%가 어느 질병을 앓고 있다 하자. 이 질병을 검진하기 위해 사용되고 있는 어느 진단 시약을 조사한 결과, 질병에 걸린 사람중 9x%는 양성 반응을 보이고, 질병에 걸리지 않은 사람 중 9y%는 음성 반응을 보인다. 어떤 사람의 진단 테스트 결과가 양성반응일 때 이 사람이 질병에 걸렸을 확률은(10점)?>> 학번대로 x=9, y=7 33/37풀이D= 질병에 걸린 사건{D}^{c} = 질병에 걸리지 않은 사건P(D) = 0.2P({D}^{c}) = 0.8질병에 걸린 사람들 중 99%가 양성반응을 보임질병에 걸리지 않은 사람 중 97%는 음성 반응을 보임구하려는 것은 진단테스트가 양성일 때 이 사람이 질병에 걸렸을 확률{P(T ^{+} /D)P(D)} over {P(T ^{+} /D)P(D)+P(T ^{+} /D ^{c} )P(D)}0.99X0.2 / 0.99X0.2 + 0.03X0.8= 198/222 = 33/373. 확률을 이용한 최신 사례를 찾아서 정리하여 기술하시오.(10점)본인 스스로 내용을 요약해서 1페이지로 정리해야 함야구는 한 시즌 경기수가 많으며(KBO는 1년 144경기) 한 명의 타자도 1경기당 3회 정도 타석에 선다. 리그 전체로 보면 한 시즌만 집계해도 수많은 타석과 타구가 기록되는 것이다 이런 결과들이 한 선수의 활동기간 내내 집계되면 짧게는 2~3년에서 길게는 10여 년간 데이터가 쌓인다. 보통 타자와 투수 승부의 경우의 수로 우타자 대 우투수, 우타자 대 좌투수, 우타자 대 우완 사이드암, 좌타자 대 우투수, 좌타자 대 좌투수, 좌타자 대 우완 사이드암 정도이며 특이폼과 스위치 등 특수한 경우를 배제하면 강한 상관관계가 확보되고 각 경우의 수마다 타구가 어디로 향할지 예측이 가능하다. 각 위치별로 타자가 공을 칠 확률을 구하고, 이 선수가 쳤을 때 안타가 되는 타구들의 확률을 계산한다.예를 들어 A라는 우타자는 좌완투수를 만났을 때 주로 중견수와 우익수 사이로 안타가 나왔고, 내야를 꿰뚫는 안타는 1루수와 2루수 사이에 많이 나왔다고 하자. 이 타자의 안타를 막기 위해 3루수가 유격수 자리로 이동하고 2루수와 1루수는 정상수비하며 유격수가 그 자리에 위치, 외야수는 우측으로 조금씩 더 이동시킨다. 이렇게 안타가 될 타구가 떨어지는 곳, 혹은 타자가 친 타구가 많이 가는 곳에 수비를 집중 배치하여 안타가 될 확률을 떨어뜨리는 것이 수비 시프트이다.이처럼 타구의 방향을 예측해 야수들의 위치를 옮기는 수비 시프트가 최근 우리 프로야구에서도 다시 주목받고 있다고 한다. 수비 시프트는 통계적인 분석에 따른 결과다. 타구 낙점을 자동 수집하는 자료, 그리고 타구 방향까지 기록된 자료를 종합해 실제 경기에 적용한다.수비 시프트는 사실 완전히 새로운 것은 아니다. 1940년대 메이저리그 마지막 4할대 타자였던 테드 윌리엄스 때부터 수비 변형은 있었다. 윌리엄스가 극단적으로 당겨치는 타자였기 때문에 2~3루 사이 내야는 비워버리고 1~2루 사이에만 내야수 4명이 포진했다. 한 통계에 따르면 윌리엄스는 이런 수비 대형 때문에 통산 타율에서 15% 정도 손해를 봤다고 한다.최근 두산 대 NC의 경기에서 두산의 왼손 타자 김재환의 타석에 수비 시프트가 적용된 사례를 볼 수 있다. 발 빠른 대주자가 1루에 있었지만 NC는 3루수 노진혁을 1, 2루 사이로 이동시키는 승부수를 띄웠다. 김재환이 당겨칠 것을 예상해 내야 오른쪽에 집중시킨 수비였던 것이다. 이는 적중하여 대주자와 김재환은 병살 플레이로 아웃을 당했다. 요즘 프로야구에서 외야수들도 타구 분석 메모지를 주머니에 넣어두고 경기 때 수시로 확인하면서 각 타자마다 맞춤형 이동 수비를 펼치기도 한다.메이저리그 밀워키 브루어스 코치 출신인 한화의 수베로 감독은 한화의 스프링캠프 연습경기 때부터 파격적인 수비 대형을 선보였다고 한다. 상대 선수뿐만 아니라 볼 카운트에 따라서도 수비수가 이리저리 움직인다. 철저하게 데이터에 기초해 최적의 수비 대형을 만들어간 것이다.

방송통신대 | 3페이지 | 8,000원 | 등록일 2023.01.25

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출석수업에서 다룬 데이터 분석 과정이 어떤 것이었고, 어떤 분석 결과를 얻었는지를 기술하고, 빅데이터 분석에 대해 본인이 이해하고 있는 내용을 서술하세요.

:__________________________________________________________________________________- 출석수업에서 우리는 R 프로그래밍 언어를 이용하여 다양한 공개 데이터를 분석해봤 ... 작성※ 표지는 A4용지 사용1. 출석수업에서 다룬 데이터 분석 과정과 분석결과통계분석 프로그램인 R을 다운 받은 후 'The Billion Prices Project' 홈페이지 ... 에서 열린 데이터인 ‘Our Public Data’를 다운 받는다. R을 열어 getwd()라는 명령어를 입력해 나온 결과를 복사해 setwd("C:/Users/XXX/Documents

방송통신대 | 3페이지 | 4,500원 | 등록일 2024.01.10 | 수정일 2024.02.02

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[고급간호연구 2021] 학술데이터베이스를 활용한 문헌검색 방법을 통해 2021년 1월 이후 출판된 간호학 분야의 조사연구 원문을 찾아 읽고, 다음 질문에 대해 답하시오. 1. 연구논문을 찾을 때 사용한 문헌검색 방법 2. 연구제목과 해당되는 조사연구 유형 3. 연구 대상자 4. 연구 설계 5. 연구의 주요 결론과 의의에 대한 자신의 견해

, 방송통신대학교 중앙도서관 홈페이지다. 둘째, 한국교육학술정보원(RISS)로, 국내 학술지 논문, 석?박사 학위논문과 전국 대학의 소장자료를 검색할 수 있는 데이터베이스이다. 셋째 ... (ScienceON)“사이언스온”은 과학기술 지식인프라 사이언스온은 과학기술정보, 국가 R&D 정보, 연구데이터, 정보분석서비스 및 연구인프라를 연계?융합하여 연구자가 필요로 하는 지식인프라를 한 ... . 참고자료[고급간호연구 2021]학술데이터베이스를 활용한 문헌검색 방법을 통해 2021년 1월 이후 출판된 간호학 분야의 조사연구 원문을 찾아 읽고, 다음 질문에 대해 답하시오

방송통신대 | 10페이지 | 5,000원 | 등록일 2021.10.09

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[직접 작성] 방송통신대학교 컴퓨터과학과 빅데이터의 이해 2020년 2학기 중간과제물

2020년 방송통신대학교빅데이터의 이해중간 과제물2020 학년도 ( 2 )학기 과제물(온라인제출용)교과목명 : 빅데이터의 이해학 번 :성 명 :연 락 처 :_________________________________________________________________________o 과제유형 : ( ) 형o 과 제 명 : 과제물 시험 (중간)- 이하 과제 작성1. 다음을 설명하시오.(6점)(1) 데이터과학데이터 과학이란 무엇인가?데이터과학이란 보통 큰 데이터셋에 대해 어노테이션, 클리닝, 핸들링, 저장, 분석을 하여 그로부터 유용한 지식을 추출하는 것을 말한다. 이는 Informatics와 비슷하다. Informatics 란 정보학으로 모든 데이터를 처리 분석하여 유용한 정보를 얻는 것이다. 보통 큰 데이터셋에 대해 어노테이션, 클리닝, 핸들링, 저장, 분석을 하여 그로부터 유용한 지식을 추출하는 것을 말한다. 이는 Informatics와 비슷하다. Informatics 란 정보학으로 모든 데이터를 처리 분석하여 유용한 정보를 얻는 것이다. 그럼 Informatics와 data science의 차이점은 무엇인가? 첫째, 데이터과학자는 컴퓨터 메모리에 올라가지 않은 수준의 빅데이터를 다룬다. 둘째, 데이터과학자는 메타데이터 및 large-scale annotation이 필요하며, 데이터의 noise가 어디에서 발생되었는지에 대해 설명할 수 있어야 한다. 이는 도메인에 대한 이해를 필요로 하며 단지 데이터를 정리하고 가공하는 것과는 다르다. 셋째, 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 방법론인 머신러닝, 딥러닝 등을 이해하고 이를 해당 분야의 데이터에 적용시켜 유용한 가치를 찾는다. 최근 많은 학교 교육 및 직업 교육에서 domain-free 데이터과학을 가르친다. 금융, 헬스, 생물 어떤 분야에도 통용할 수 있는 데이터 처리 기술이다. 물론 그것은 데이터 과학을 시작할 수 있는 "기초 단계"로서 유용하다. 하지만 단지 domain-free 데이터 과학만을 배우/2018/04/24/데이터과학-빅데이터-데이터분석/What is Biomedical Data Science and Do We Need an Annual Review of It ? - Annual review of biomedical data science, 2018(2) 빅데이터빅데이터란 무엇인가?빅 데이터라는 개념이 나온 것은 불과 4~5년 정도이다. 이러한 짧은 기간 속에서도 빅 데이터는 사회 각 방면에서 주목을 받고 있으며, 가트너, IDC, EMC와 같은 세계적인 시장 조사기관 10개중 9개에서는 빅 데이터를 IT관련 2013년 올해의 키워드로 선정하였다. 이와 같이 빅 데이터가 주목을 받는 이유는 그림 1과 같이 빅 데이터 시장규모의 급격한 증가와 관련이 있다. 빅 데이터 시장규모는 2012년 기준으로 6842억 달러(약680조)이고, 점차 증가하여 2015년에는 16,920억 달러로 성장할 것으로 추정된다. 이렇듯, 급격한 시장규모의 증가 추세와 맞물려 빅 데이터는 우리 삶에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 각 기관별 빅 데이터 관련 올해의 키워드 및 빅 데이터 시장규모(IDC)일반적으로, 빅 데이터의 기초단위인 데이터는 의미 있는 수치나 문자, 기호를 뜻한다. 기존의 빅 데이터에 관한 사전적 정의는 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미 하였다. 하지만 최근 빅 데이터의 정의의 범주가 확장 되어, 기존의 대용량의 정형화된 데이터를 뜻하는 정의뿐만 아니라 비정형화된 일상의 정보들까지 포함하는 거대한 데이터의 집합을 의미한다. 비정형화된 데이터는 가공되지 않고 표준화되지 않은 일상 언어나 대화와 같은 정보를 의미하며, 그 예로, 카카오톡을 통해 사진을 주고 받는 사례와 페이스북 담벼락에 글을 업로드 하는 등의 자신의 일상 생활 기록들을 들 수 있다.이러한 비정형화된 일상적인 데이터들은 가공되지는 않았지만, 빅 데이터 시대에서는 충분히 활용 가능한 가치를 지닌다. 소비자 요구 분석, 마케팅 기법을 위한 반응 추이 등의 분석에 일상 정보를 이용한다면mplexity) 속성을 더하여, 빅 데이터의 특징을 3VC로 새롭게 정의하였다.과연 빅 데이터를 통해 우리의 삶이 어떻게 달라질 것인가?빅 데이터는 우리 사회에 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 기대 되고 있다. 우선 빅 데이터를 통해 개인 맞춤형 서비스 제공이 가능해진다. 지금까지 교육, 복지 등의 시민을 위한 서비스 부분은 권력기관에 의해 획일적으로 조정되어 왔다. 하지만 지금은 데이터의 양, 처리 속도, 다양성을 고루 활용해 맞춤복과 같이 개개인에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 시대라고 할 수 있다. 요즘 공교육 붕괴현상이 사회적인 이슈가 되고 있다. 이로 인해 정부와 학교 관련기관에서 강의실 환경과, 교과서 변화 등 공교육 정상화를 위해 많은 노력을 하고 있다. 하지만 기존의 노력은 이미 학생들의 교육에 대한 근본적인 요구사항이 바뀌었다는 것을 반영하지 못하고 있다. 학생들은 획일적인 교육 방식이 아니라 개인에게 맞춰진 교육시스템을 원한다. 개인이 원하는 정보는 다양한데 기존 공교육의 획일적인 시스템은 이러한 요구사항을 수용할 수 없기 때문이다. 따라서 이러한 문제는 오히려 학생 개개인에게 맞춤형 교육서비스를 제공함으로써 해결해야 한다. 교육뿐만 아니라 복지에서도 맞춤형 서비스가 가능할 것으로 예상된다. 최근 복지정책과 복지 표퓰리즘에 대한 이슈가 있었다. 마찬가지로 기존의 획일적이고 무분별한 복지 시스템이 아니라, 빅 데이터를 이용하여 개인 혹은 다양한 집단의 이해관계를 분석하고 해결할 수 있는 맞춤형 복지 시스템을 구축해야 한다. 현재와 같이 극빈층이나 차상위층 등을 통계적 수치에 따라 일원화된 잣대로 구분하지 않고 개개인의 현재 생활 상황을 보다 면밀하게 관찰하면서 시시각각으로 변화하는 다양한 필요 사항을 파악하고 이를 적시에 제공하는 개인별 수요자 중심의 복지 서비스가 가능할 것으로 예상된다. 빅 데이터가 우리 사회에 끼치는 두 번째 영향으로는 일반인들이 슈퍼컴퓨터를 쓸 수 있는 세상이 도래한다는 것이다. 현재 그래픽 반도체에 대한 개발이 진행 시대를 대비하려는 움직임을 보인다. 마지막으로 빅 데이터를 선점한 기업들의 가치가 증가할 것이다. 정보화 시대에 급속한 변화의 추이를 선점한 기업들은 그 시대를 이끌어 간다. 20년 전 컴퓨터가 막 보급이 되기 시작했을 시기에는 하드웨어를 생산했던 IBM이 최고의 회사였고, 10년전 개인 컴퓨터의 보급이 상용화 되기 시작했을 시기에는 소프트웨어 중심의 마이크로소프트가 최고 회사가 되었다. 현재는 인터넷과 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 인하여 구글과 같은 검색업체, 페이스북과 같은 SNS업체, IT시장을 선도하는 애플이 최고의 기업으로 군림하고 있다. 향후 10년은 현재의 빅 데이터 시장을 분석해서 시장을 선점하는 것이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다.1. 한국정보화진흥원(2013), ‘새로운 미래를 여는 빅데이터 시대’2. 위키백과, ‘빅 데이터’3. M. Cox & D. Ellsworth(1997), ‘Application-controlled demand paging for out-of-core visualization’4. R. Wang & Insider Associates, LLC(2011), ‘The Three V’s of Big Data’5. 한국산업기술진흥원(2012), ‘IT시대의 빅뱅 대세는 빅데이터다’6. 한국정보화진흥원(2012), ‘빅데이터로 진화하는 세상’7. 정재호(2006), ‘미래예측방법론 : 이론과 실제’8. IT daily(2013), ‘빅데이터는 사람들의 마음을 읽어 미래를 예측하는 것’9. 블로터닷넷(2011), ‘빅데이터 분석이 세상을 바꾼다’10. 방송통신위원회(2013), ‘당신의 이야기-빅데이터가 만드는 사회’11. http://www.diabetes.or.kr/new_workshop/201403/ab3.html2. 다음에 대해 답하시오.(18점)(1) 네이버 트렌드를 이용하여 비교가능한 검색 주제어 2개를비교하고 그래프로 정리하어 의미있는 결론을 도출하여기술하시오(주제어별 키워드는 의미있는 여러 개를 지정).최근 구글 Ngram을 이용하여 1900년대 이후 관련 있는 키워드(영어)3개를 찾아 그래프로 정리하고 그 의미를 정리하시오.컴퓨터 과학과에서 학업을 하며, 가장 많이 듣고 사용하는 단어인 computer, science와 현재 빅데이터 시대에서 가장 중요하게 생각하는 data 혹은 그와 관련된 information 이란 단어에 대해 구글 Ngram을 이용하여 그래프를 그려보았습니다. 과 같이 computer, science, information을 넣어서 한번에 그래프를 보게 되면 information의 관심과 중요성이 1940대 이후로 급격히 중요시되며 관심도가 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 1944년 최초의 컴퓨터라고 부르는 ‘MARK-1'이 등장하고, 1946년 ENIAC이 개발되면서 정보에 대한 급격한 증가가 발생했을 것으로 추측할 수 있다. 이와 마찬가지로 1940년대 최초

방송통신대 | 13페이지 | 5,000원 | 등록일 2020.09.23

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확률의개념과응용 출석수업과제

방송통신대학_통계데이터과학과_출석수업 과제물교과목명: 확률의 개념과 응용1. 주사위 던지기를 R 프로그램으로 10번, 100번, 1,000번, 10,000번 시행하여 각 숫자 ... 충성고객으로 남을 지 등을 세세하게 분류하고 분석하여 알려준다.눈에 띄는 기능은 ‘구매확률 세그먼트 기능’이다. 고객행동에 관한 데이터를 활용하여 각 고객들의 구매확률을 예측 ... 된다. 이러한 데이터들이 축적되면, 구매전환율, 교환비율, 고객의 방문비율에서 소비자들의 개인적인 구매성향까지 분석할 수 있게 된다. 마케팅 활동(재고 관리, 구매 유도, 맞춤형 광고

방송통신대 | 4페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.04.25

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출석대체 유아교육1 영유아발달 파블로프의 고전적 조건형성이론 스키너의 조작적 조건형성이론 반두라의 사회학습이론

방송통신대학교영유아발달24년 1학기출석대체과제개설학과유아교육교과목명영유아발달개설학년1학년학습범위1~7강1. 파블로프의 고전적 조건형성이론, 스키너의 조작적 조건형성이론, 반두라 ... 의 사회학습이론에 대해 설명하고 세 이론을 비교 분석하시오(15점)2. 유아기의 뇌발달에 대해 설명하고, 뇌발달에 영향을 미치는 요인에 대해 구체적인 사례를 들어 설명하시오(15점 ... )목차1. 서론2. 본론1) 파블로프의 고전적 조건형성이론, 스키너의 조작적 조건형성이론, 반두라의 사회학습이론에 대해 설명하고 세 이론을 비교 분석하시오(15점)(1) 파블로프

방송통신대 | 8페이지 | 3,200원 | 등록일 2024.04.30

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한국방송통신대 2020 출석수업대체과제물 데이터마이닝

『온라인 제출용 출석수업대체과제물 표지』2020 학년도 ( 1 )학기 출석수업대체과제물교과목명 :학 번 :성 명 :연 락 처 :__________________________________________________________________________________○ 과 제 명 :※ 사례 조사 및 분석 결과 기술 시 표절로 판정되지 않도록 유의하시기 바랍니다. 자신만의 표현으로 기술하고 해석하시기 바랍니다.1. 빅데이터 시대에 접어들면서 데이터마이닝 기법이 활발하게 이용되고 있다. ‘데이터마이닝이 빅데이터 분석에 유용하다’는 점에 대해 자신의 견해를 논하시오. 또한 데이터마이닝을 이용한 빅데이터 분석 사례(교재 외)를 조사하여 요약하시오.2. 담당교수 홈페이지 자료실의 타이태닉 데이터(titanic.csv)를 다운로드한 이후 로지스틱 회귀모형과 나무모형을 적합하시오. 분석 결과를 바탕으로 시사점을 도출하시오.3. R에 내장된 iris 데이터(Fisher의 붓꽃자료)의 Species를 예측하는 나무모형을 구현하고자 한다. 독일신용데이터의 나무모형 구현 절차를 참조하여 분류나무모형을 적합하고 결과를 설명하시오. (단, R에 내장된 데이터 iris는 데이터를 읽어오는 명령을 수행하지 않고 데이터 이름을 그대로 사용하면 됨)4. 아래와 같은 분할표 주어져 있을 때, (1)에서 (3)까지 작업을 수행하시오. 단, Y는 출력변수이고 X1과 X2는 입력변수이다. (입력변수와 출력변수 모두 범주형 변수임에 유의하시오.)Y=1 Y=0X1123300X2126024123X1123024X2105722013(1) 지니지수를 이용하여 최적의 분리점을 찾으시오.(2) 뿌리노드가 한번 분할된 분류나무를 생성하고, 두 자식노드에서 관찰치들의 집단별 빈도를 밝히시오.(3) 위에서 생성된 분류나무의 오분류율을 계산하시오.5. 배깅, 부스팅, 랜덤포레스트 중에서 극단값에 더 예민하게 반응하는 앙상블 방법은 무엇인지 그 이유와 함께 서술하라.작성용지규격 : A4● R 코드 및 결과를 포함하되 총 10페이지 내로 요약할 것.1. 빅데이터 시대에 접어들면서 데이터마이닝 기법이 활발하게 이용되고 있다. ‘데이터마이닝이 빅데이터 분석에 유용하다’는 점에 대해 자신의 견해를 논하시오. 또한 데이터마이닝을 이용한 빅데이터 분석 사례(교재 외)를 조사하여 요약하시오.기업이나 정부는 일반적인 업무 활동을 통해 대용량의 데이터를 축적해 왔다. 그러나 빈번하게 발생되는 많은 양의 데이터들은 수치화가 되지 않았을 뿐만 아니라, 일반적인 통계 방법에 의해 잘 분석과 활용이 될 수 없었다. 이로 인해 그동안 데이터베이스에 포함되어 있는 많은 정보들이 제대로 활용되지 못했다. 하지만 이러한 데이터에는 미처 발견하지 못한 패턴과 전략에 도움이 될 만한 정보들이 들어있을 수 있기 때문에 데이터를 정제하고 가공할 필요성이 생겨나게 된 것이다. 이러한 데이터를 분석하여 기업에 필요한 자산으로 만드는 정보기술이 바로 데이터마이닝이다.데이터가 방대해지고 기업의 업무가 복잡해지면서 데이터베이스를 관리하고 자료를 분석하는 전문가의 능력에 한계가 있고, 데이터에 내재된 유용한 지식추출작업을 사람이 손으로 직접 하는 것이 불가능하게 되었다. 이와 같은 문제를 해결하고 대량의 데이터에서 유용한 패턴과 지식을 추출하기 위해 데이터마이닝이 필요하다. 데이터마이닝은 사용자의 경험이나 편결을 배제하고 전적으로 데이터에 기반하여 지식과 패턴을 추출하기 때문에 영역 전문가가 간과해 버릴 수도 있는 지식과 패턴을 찾아낼 수 있다. 데이터마이닝의 활용분야는 카드사의 사기 발견이나, 금융권의 대출 승인, 투자분석, 기업의 마케팅 및 판매데이터 분석, 생산 프로세스 분석, 기타 순수 과학 분야의 자료분석 등 매우 다양하다.2. 담당교수 홈페이지 자료실의 타이태닉 데이터(titanic.csv)를 다운로드한 이후 로지스틱 회귀모형과 나무모형을 적합하시오. 분석 결과를 바탕으로 시사점을 도출하시오.[로지스틱 회귀모형]좌석등급, 성별, 연령이라는 세가지 변수를 이용하여 로지스틱 회귀분석 결과 AIC값은 2222.1이고 모든 변수의 유의확률은 0.05 이하로 통계적으로 유의하다.변수들 중 ClassFirsrt, AgeChild는 양수(+)이며, 이는 객실 등급이 1등석이고 어린이일수록 생존율이 높음을 알수 있다. 반대로 ClassSecond, ClassThird, SexMale은 추정계수가 음수(-)이며, 이는 객실 등급이 2~3등석이고, 성별이 남성이면 생존율에 음(-)의 영향을 미친다는 것을 의미한다.setwd("C:/Users/Desktop/방통대")titanic = read.csv("titanic.csv", header=T)head(titanic)titanic$Class=factor(titanic$Class)titanic$Age=factor(titanic$Age)titanic$Sex=factor(titanic$Sex)titanic$Survived=ifelse(titanic$Survived=="Yes",1,0)titanic.logit = glm(Survived ~ Class + Age + Sex, family=binomial, data=titanic)summary(titanic.logit)[나무모형]생존율은 성별(Sex)에 의해 영향을 제일 먼저 받았다.왼쪽 노드인 남성의 경우 다시 성인(Adult)과 어린이(Child)로 나뉜다. 가장 왼쪽 노드에 속하는 남성 성인 승객(Male, Adult)의 경우, 데이터상의 사망자의 총수는 1,329명이었으며 생존자의 총수는 338명이었다. 그러므로 이 노드는 생존가능성이 매우 낮은 노드로 분류된다. 남자 어린이(Male, Child)의 경우에는 좌석등급에 따라 생존율이 나뉘며 3등석인 경우 생존율이 낮다.오른쪽 노드인 여성의 경우 좌석등급에 영향을 받는다. 3등석인 경우 사망자 수는 106명, 생존자 수는 90명으로 생존률이 낮고 3등석이 아닌 경우에는 생존률이 높았다.이런 현상으로 보아 생존률에 연령, 좌석등급, 성별 간의 상호작용이 있는 것을 알 수 있다.library(rpart)my.control

방송통신대 | 8페이지 | 5,500원 | 등록일 2021.04.01 | 수정일 2021.04.21

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2023학년도 2학기 사회복지정책론 중간과제물) 교재에서 제시한 사회복지 정책과정론 (제6장 및 제7장)의 핵심 내용을 요약하고, 현재 우리나라에서 시행되고 있는 구체적인 사회복지정책 사례 중 하나를 선별하여 해당 사회복지정책이 어떠한 과정을 거쳐 정책의제 및 대안의 형성과 정책 결정이 이루어졌으며, 현재 어떻게 집행되고 있는지를 설명하시오

기, 방송통신대 글쓰기 자신이 가장 아끼는 물건을 세 개 선택하여 다음을 참고하여 설명하는 글을 쓰시오. 1) 각 물건마다 적절한 제목을 붙여 세 편의 글을 쓸 것 (예: 내 유년 ... 쓰기, 간호학과 글쓰기, 방송통신대 글쓰기 자신이 가장 아끼는 물건을 세 개 선택하여 다음을 참고하여 설명하는 글을 쓰시오. 1) 각 물건마다 적절한 제목을 붙여 세 편의 글을 쓸 ... 를 설계한다. 그런 다음 관찰, 인터뷰, 설문조사를 통해 평가를 위한 데이터를 수집하고 정성적 또는 정량적 분석을 통해 데이터를 분석하고 해석합니다. 마지막으로 평가 보고서를 작성

방송통신대 | 11페이지 | 6,000원 | 등록일 2023.09.13 | 수정일 2024.11.30

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