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리포트 작성에 참고하세요~문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(굴림체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요, Now!1. 1970년대 초부터 개발되기 시작한 CAS(Computer Algebra Systems)는 수학 연산을 쉽게 접근할 수 있게 하고 연산 시간을 줄여주어 유사한 문제를 반복적으로 학습할 수 있도록 도울 수 있다는 장점이 있다. 반면, CAS에 지나치게 의존하면 수학적 개념을 놓치고 수학의 본질적 논리 체계를 제대로 학습할 수 없다는 우려도 있다. ① 자신의 실제 CAS 사용 경험이나 학습 경험을 명시적으로 기술하고 (ex. O월 O일 O시 대학수학의 이해 교과목 동영상 강의 수강 후 학습 중 Maxima 실습) ② CAS 등 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 수학 학습 방법에 대해 찬성 또는 반대 중 하나의 입장을 택하여 자신의 견해를 독창적으로 논하시오. (단, 한 문장 이상 동일하면 자동적으로 표절로 판명되어 0점 처리되므로 이에 유의하여 반드시 독창적으로 기술하시오. 또한, 한글 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 160%로, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 문제를 제외하고 A4 한 페이지 분량으로 기술하시오.) (총 8점)2. 다음 절차에 따라 제시한 명제에 대한 증명을 하시오. (총 7점)1) 자신의 학번 끝 번호를 3으로 나눈 나머지를 구하시오. (1점)2) 위에서 구한 값을 a라고 할 때, - a=0인 경우, 가 무리수임을 증명하시오. (6점)- a=1인 경우, 이 무리수임을 증명하시오. (6점)- a=2인 경우, 이 무리수임을 증명하시오. (6점)3. 교재의 는 수열 의 무한급수가 수렴하면 →0?임을 나타내고 있다. ① 이 명제의 역, 즉“→0?이면 수열 의 무한급수가 수렴한다.”는 참인지 거짓인지 밝히고, ② 참이면 증명을 하고, 거짓이면 반례를 드시오. (총 7점)4. 다음 문제의 풀이과정과 답안을 상세하게 제시하시오. (총 8점)1) 을 구하시오. (4점) 2) 의 값을 구하기 위해 적절한 그래프의 개형을 그리고 이를 통해 답안을 유추하시오. (4점)5. 참고문헌1. 1970년대 초부터 개발되기 시작한 CAS(Computer Algebra Systems)는 수학 연산을 쉽게 접근할 수 있게 하고 연산 시간을 줄여주어 유사한 문제를 반복적으로 학습할 수 있도록 도울 수 있다는 장점이 있다. 반면, CAS에 지나치게 의존하면 수학적 개념을 놓치고 수학의 본질적 논리 체계를 제대로 학습할 수 없다는 우려도 있다. ① 자신의 실제 CAS 사용 경험이나 학습 경험을 명시적으로 기술하고 (ex. O월 O일 O시 대학수학의 이해 교과목 동영상 강의 수강 후 학습 중 Maxima 실습) ② CAS 등 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 수학 학습 방법에 대해 찬성 또는 반대 중 하나의 입장을 택하여 자신의 견해를 독창적으로 논하시오. (단, 한 문장 이상 동일하면 자동적으로 표절로 판명되어 0점 처리되므로 이에 유의하여 반드시 독창적으로 기술하시오. 또한, 한글 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 160%로, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 문제를 제외하고 A4 한 페이지 분량으로 기술하시오.) (총 8점)22년 2학기 ‘대학수학의 이해’ 과목의 수학의 기초(2) 강의에서 미분, 적분, 행렬연산 등 복잡한 계산이 필요한 부분에서 편리하게 활용할 수 있는 CAS 프로그램인 wxMaxima 소프트웨어의 사용법을 배웠다. 또한 교재에 실린 실제 wxMaxima의 다양한 예제를 따라 해봄으로써, 수학의 계산에 매몰되지 않고 수학의 개념과 본질을 보다 효율적으로 학습하는 데 적지 않은 도움을 받았다. 아울러 CAS 프로그램 학습 이전인 2021년에는 독학으로 ‘점프 투 파이썬’을 통해 파이썬 프로그래밍 언어의 기본적인 사용법을 배웠다. 파이썬의 다양한 라이브러리는 MATLAB, Mathematica, Maxima 등의 CAS 프로그램과 유사한 기능을 가지고 있어 수학과 과학 연산을 지원하고, 나아가 인공지능에 활용되고 있는 여러 라이브러리도 포함하고 있다. 예를 들면 Pandas는 테이블 형식의 데이터를 조작하고 분석하는 다양한 기능을 제공한다. Numpy는 벡터, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 선형대수(Linear algebra) 라이브러리다. SciPy는 공학 및 과학용 소프트웨어 라이브러리로 선형 대수, 최적화, 통합 및 통계를 위한 모듈이 있다. Matplotlib는 wxMaxima처럼 함수의 그래프를 그리는 기능을 지원하는 시각화 도구이다. 그리고 Tensorflow는 인공지능과 관련하여 머신러닝 라이브러리다. 이처럼 수학 등의 학습 과정에서 다양한 CAS 프로그램은 학습자에게 계산의 수고를 덜어주지만, CAS 등 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 수학 학습 방법에 대해 반대하는 입장이다.장영재이긍희김병찬유원석(2020) 대학수학의 이해, 방송대출판문화원wxMaxima 사용법 동영상https://www.youtube.com/watch?v=IctYqh6NdEc&list=PLGfO3O2Px4lFmTHUWEC2WLHEjhlA1vnbi)maxima-5.46.0-win64.exe 다운로드https://sourceforge.net/projects/maxima/files/Maxima-Windows/5.46.0-Windows/

2022.10.15 / 8pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대대학수학의이해, 방송대대학수학의이해, 방통대대학수학의이해, 2022년 2학기

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- 과제물을 정확하고 신속하게 하실 수 있도록 정답과 함께 쉽고 자세한 설명을 담아 작성하였습니다.- 교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여 정성을 다해 작성하였습니다. - 과제물 지시사항을 준수하여 과제물에 적합한 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.- 방송통신대에서 제공하는 학과 선정 우수 과제물 모음집을 참고하여 형식과 내용에서 교수님의 과제물 출제의도를 정확하게 반영하였습니다.- 한 눈에 내용이 들어올 수 있도록 가독성을 고려하여 작성하였습니다.- 구매자분들이 바쁜 일상 속에서도 양질의 리포트를 작성하시는 데 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물입니다.- CAS 사용 경험과 학습 경험을 바탕으로 CAS 등 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 수학 학습 방법에 대해 하나의 입장을 택하고 그 이유를 독창적으로 논하였습니다.- 상계, 하계, 최소 상계, 최대 하계의 개념을 명확히 정의하고 문제풀이를 상세하게 하였습니다.- 교재의 의 역에 대해 참, 거짓 여부를 명확히 증명하고 그 반례들을 제시하였습니다.- 삼각함수의 극한값 및 그래프 개형의 풀이과정과 답안을 상세하게 제시하였습니다.- 또한 wxMaxima와 Python 언어를 이용하여 삼각함수의 극한값과 그래프 개형의 풀이과정과 답안에 오류가 없음을 명확하게 제시하였습니다.리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(맑은고딕, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요~1. 1970년대 초부터 개발되기 시작한 CAS(Computer Algebra Systems)는 수학 연산을 쉽게 접근할 수 있게 하고 연산 시간을 줄여주어 유사한 문제를 반복적으로 학습할 수 있도록 도울 수 있다는 장점이 있다. 반면, CAS에 지나치게 의존하면 수학적 개념을 놓치고 수학의 본질적 논리 체계를 제대로 학습할 수 없다는 우려도 있다. ① 자신의 실제 CAS 사용 경험이나 학습 경험을 명시적으로 기술하고 (ex. O월 O일 O시 대학수학의 이해 교과목 동영상 강의 수강 후 학습 중 Maxima 실습) ② CAS 등 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 수학 학습 방법에 대해 찬성 또는 반대 중 하나의 입장을 택하여 자신의 견해를 독창적으로 논하시오. (단, 상용자료나 인터넷 자료, 제출된 과제들과 비교하여 한 문장 이상 동일하면 자동적으로 표절로 판명되어 0점 처리됨에 유의하시오. 또한, 한글 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 160%로, MS word 기준 글자 크기 11 pt, 줄간격 1.5로 하여 문제를 제외하고 A4 한 페이지 분량으로 기술하시오.) (총 9점)2. 실수 구간 S가 있다고 할 때 그 구간에 속한 실수에 관해 다음 물음에 답하시오. (총 8점)1) 상계, 하계, 최소 상계, 최대 하계의 정의를 기술하시오. (4점)2) 상계는 존재하지 않고 하계와 최솟값은 존재하는 구간의 예를 들어보시오. (2점)3) 하계와 상계 및 최솟값은 존재하나 최댓값은 존재하지 않는 구간의 예를 들어보시오. (2점)3. 교재의 는 수열 의 무한급수가 수렴하면 →0?임을 나타내고 있다. ① 이 명제의 역, 즉“→0?이면 수열 의 무한급수가 수렴한다.”는 참인지 거짓인지 밝히고, ② 참이면 증명을 하고, 거짓이면 반례를 드시오. (총 5점)1) 의 역이 참인지 거짓인지 증명2) 반례들 ①반례1②반례24. 다음 문제의 풀이과정과 답안을 상세하게 제시하시오. (총 8점)1) 을 구하시오. (4점) 2) 의 값이 존재하는지 여부를 판단하고자 한다. 이를 위해 적절한 그래프의 개형을 그리고 답안을 유추하시오. (4점)5. 참고문헌1. 1970년대 초부터 개발되기 시작한 CAS(Computer Algebra Systems)는 수학 연산을 쉽게 접근할 수 있게 하고 연산 시간을 줄여주어 유사한 문제를 반복적으로 학습할 수 있도록 도울 수 있다는 장점이 있다. 반면, CAS에 지나치게 의존하면 수학적 개념을 놓치고 수학의 본질적 논리 체계를 제대로 학습할 수 없다는 우려도 있다. ① 자신의 실제 CAS 사용 경험이나 학습 경험을 명시적으로 기술하고 (ex. O월 O일 O시 대학수학의 이해 교과목 동영상 강의 수강 후 학습 중 Maxima 실습) ② CAS 등 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 수학 학습 방법에 대해 찬성 또는 반대 중 하나의 입장을 택하여 자신의 견해를 독창적으로 논하시오. (총 9점)23년 2학기 ‘대학수학의 이해’ 과목의 수학의 기초(2) 강의에서 미분, 적분, 행렬연산 등 복잡한 계산이 필요한 부분에서 편리하게 활용할 수 있는 CAS 프로그램인 wxMaxima 소프트웨어의 사용법을 배웠다. 또한 교재에 소개되어 있는 wxMaxima의 다양한 예제를 따라 풀어봄으로써, 계산과정에 매몰되지 않고 수학의 개념과 본질을 보다 효율적으로 학습하는 데 적지 않은 도움을 받았다. 아울러 CAS 프로그램 학습 이전인 2022년에는 독학으로 ‘점프 투 파이썬’을 통해 파이썬 프로그래밍 언어의 기본적인 사용법을 배웠다. 파이썬의 다양한 라이브러리는 MATLAB, Mathematica, Maxima 등의 CAS 프로그램과 유사한 기능을 가지고 있어 수학과 과학 연산을 지원하고, 나아가 인공지능에 활용되고 있는 여러 라이브러리도 포함하고 있다. 예를 들면 Pandas는 테이블 형식의 데이터를 조작하고 분석하는 다양한 기능을 제공한다. Numpy는 벡터, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 선형대수(Linear algebra) 라이브러리다. SciPy는 공학 및 과학용 소프트웨어 라이브러리로 선형 대수, 최적화, 통합 및 통계를 위한 모듈이다. Matplotlib는 wxMaxima처럼 함수의 그래프를 그리는 기능을 지원하는 시각화 도구이다. 그리고 Tensorflow는 인공지능과 관련하여 머신러닝 라이브러리다. 이처럼 수학 등의 학습 과정에서 다양한 CAS 프로그램은 학습자에게 계산의 수고를 덜어주지만, CAS 등 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 수학 학습 방법에 대해서는 반대하는 입장이다. CAS 등의 컴퓨터 소프트웨어를 학습의 수단이 아닌 목적으로 생각하고 단순히 계산 결과나 그래프를 확인하는 용도로만 생각하고 사용하기 쉽다. 즉, CAS 프로그램은 수학의 기본 개념과 원리를 간과한 채 수박 겉핥기식으로 학습하는 오류를 범하게 할 가능성도 있는 것이다. 이는 문제를 직접 풀어보기 전에 성급하게 답안부터 보려는 습관의 위험성과 비슷하다. 전자계산기라는 편리한 도구가 있지만, 초등학교에서 가감승제라는 수학의 기본연산을 배울 때 직접 종이에 적어가면서 배우는 데는 그만한 이유가 있는 것이다. 단순한 계산은 기계의 몫이고 인간은 보다 창의적이고 본질적인 질문을 해야 한다.장영재이긍희김병찬유원석(2020) 대학수학의 이해, 방송대출판문화원wxMaxima 다운로드https://wxmaxima-developers.github.io/wxmaxima/download.htmlwxMaxima 사용법 동영상https://www.youtube.com/watch?v=IctYqh6NdEc&list=PLGfO3O2Px4lFmTHUWEC2WLHEjhlA1vnbihttps://blog.naver.com/kckoh2309/222116794200

2023.10.18 / 10pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대대학수학의이해, 방송대대학수학의이해, 방통대대학수학의이해, 2023년 2학기

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첨부파일 : 파이썬과R20232출석.pdf, 파이썬과R20232출석.ipynb(주피터랩 파일)- 8장 연습문제는 R과 파이썬을 각각 이용하여 작성하였습니다.- 과제물을 정확하고 신속하게 하실 수 있도록 정답과 함께 쉽고 자세한 설명을 담아 작성하였습니다.- 교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여 정성을 다해 작성하였습니다. - 과제물 지시사항을 준수하여 과제물에 적합한 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.- 방송통신대에서 제공하는 학과 선정 우수 과제물 모음집을 참고하여 형식과 내용에서 교수님의 과제물 출제의도를 정확하게 반영하였습니다.- 구매자분들이 바쁜 일상 속에서도 양질의 리포트를 작성하시는 데 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물입니다.리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(맑은고딕, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요~1. 교재 연습문제 3장 (p. 73)- 1번, 2번, 4번, 5번 (배점 8점)2. 교재 연습문제 4장 (p. 100) - 5번, 6번, 7번, 8번 (배점 8점)3. 교재 연습문제 8장 (p. 269) - 3번(배점 14점) ※ 8장 연습문제는 R과 파이썬을 각각 이용하여 작업하기 바랍니다.4. 참고문헌(연습문제 1번) R을 사용하여 다음의 자료로 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 만드시오 (이때 각 변수 의 이름은 name, height, weight로 한다). 이 자료에서 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)만 배열로 추출하시오.x1

2023.10.16 / 20pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대파이썬과R, 방송대파이썬과R, 방통대파이썬과R, 2023년 2학기

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- 과제물을 정확하고 신속하게 하실 수 있도록 정답과 함께 쉽고 자세한 설명을 담아 작성하였습니다.- 교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여 정성을 다해 작성하였습니다. - 과제물 지시사항을 준수하여 과제물에 적합한 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.- 방송통신대에서 제공하는 학과 선정 우수 과제물 모음집을 참고하여 형식과 내용에서 교수님의 과제물 출제의도를 정확하게 반영하였습니다.- 구매자분들이 바쁜 일상 속에서도 양질의 리포트를 작성하시는 데 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물입니다.리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(굴림체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요~1. Teachable Machine을 이용하여 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처하여 정리하시오. (8점) 2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에서 찾고 이를 기반으로 다층신경망의 학습과정을 다시 정리하시오. (6점)3. http://playground.tensorflow.org/ 접속하여 분류과제(Classification) 중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 이 과제에 대해 하이퍼파라미터를 달리하여 신경망 2개를 만들고 2개 신경망의 성능을 비교하여 하이퍼파라미터의 특성을 정리하시오. (8점)4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하고 그 과정을 설명하시오. 코드 작성할 때 교재의 코드를 참고하되 그대로 작성하지 않고 신경망 구조(은닉층 수, 뉴런 등)을 부분 수정하여 작성하시오.(코드와 최종결과 캡처해서 넣으시오.) (8점)5. 참고문헌2. 다층신경망의 학습과정을 ChatGPT(또는 Bard, Bing Chat 등)에서 찾고 이를 기반으로 다층신경망의 학습과정을 다시 정리하시오. (6점)ChatGPT에 따르면 다층신경망은 데이터 준비, 데이터 전처리, 초기화, 아키텍처 정의, 순방향 전파, 손실함수 계산, 역전파, 파라미터 업데이트, 그리고 이상의 과정을 반복하며 모델을 학습시킨다. 이때 이러한 반복을 에포크(epoch)라고 한다. 이상의 과정을 통해 학습이 완료된 후 테스트 세트에서 모델의 성능을 평가하고 필요할 경우 모델의 하이퍼파라미터를 미세조정한 후 모델의 일반화 성능을 평가한다. 모델의 성능이 만족스러우면 실제 환경에 배포하여 새로 들어오는 데이터에 대한 예측을 수행한다. 이처럼 다층신경망의 학습은 손실을 최소화하고 모델이 데이터의 패턴을 학습하도록 하는 과정으로, 이러한 반복적인 과정을 통해 모델이 더 나은 예측을 수행할 수 있도록 훈련된다.퍼셉트론은 입력층 하나와 출력층 하나로 구성된 단층신경망이다. 반면 다층신경망은 입력층과 출력층 사이에 중간 계산층으로 은닉층(hidden layer)가 1개 이상 존재한다. 모든 계산층이 자신의 계산 결과를 입력에서 출력으로의 순방향으로만 전달하는 구조의 다층 신경망을 순방향 신경망이라고 한다. 순방향 신경망에서는 한 층의 모든 노드는 다음 층의 모든 노드와 연결된다. 신경망에서 학습이란 뉴런 간 연결별 가중치들을 조정해가는 과정이다. 이때 신경망의 가중치들은 경사하강법으로 계산된다. 입력 데이터들은 은닉층을 거칠 때마다 가중합은 활성화함수로 그 값이 변화되어 다음 층으로 전달되면서 최종적으로 출력층에 도달한다. 신경망의 최종 목표는 시험 데이터에서 신경망을 통한 결괏값과 실젯값이 같아지도록 하는 것이므로, 출력층 값과 실젯값을 비교해 손실함수 J(w)의 값을 계산하고, 이를 기반으로 경사하강법을 통해 반복적으로 가중치들을 갱신한다. 김용대, 김기온(2020), 딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.https://chat.openai.com/

2023.10.16 / 11pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대딥러닝의통계적이해, 방송대딥러닝의통계적이해, 방통대딥러닝의통계적이해, 다층신경망, 다층신경망의학습과정, 2023년 2학기

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과제물을 정확하고 신속하게 하실 수 있도록 쉽고 자세한 설명을 담아 작성하였습니다.교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여 과제물에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성하였습니다.구매자분들이 바쁜 일상 속에서도 양질의 리포트를 작성하시는 데 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물입니다.리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^행복하세요~1. R datarium 패키지에 내장된 jobsatisfaction 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육수준(educationlevel), 직업만족도점수(score)의 데이터를 포함하고 있다. 이 데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.1-(1) 직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)1-(2) 남성의 직업만족도점수 평균과 여성의 직업만족도점수 평균을 각각 구하시오. (3점)1-(3) 직업만족도점수 평균이 성별에 따라 다른지 검정하시오. (3점)1-(4) 직업만족도점수 평균이 교육수준에 따라 다른지 검정하시오. (3점)1-(5) 이 데이터에서 직업만족도점수가 9점 이상인 사람들 중 남성의 비율을 구하시오. (3점)1-(6) 직업만족도점수의 히스토그램을 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)1-(7) 직업만족도점수의 히스토그램을, 교육수준별로 따로 그리시오. (3점)2. R datarium 패키지에 내장된 anxiety 데이터셋은 성인 45명의 불안 점수를 각각 세 번의 시점에서 관측한 결과이다. 첫 번째 시점의 불안점수는 t1, 두 번째 시점의 불안점수는 t2로 저장되어있다.2-(1) 첫 번째 시점의 불안점수를 가로축으로, 두 번째 시점의 불안점수를 세로축으로 하는 산점도를 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)2-(2) 첫 번째 시점의 불안점수와 두 번째 시점의 불안점수의 피어슨 상관계수를 구하시오. (3점)2-(3) 첫 번째 시점의 불안점수를 독립변수로, 두 번째 시점의 불안점수를 종속변수로 하는 단순선형회귀분석을 수행하여 회귀직선의 기울기와 절편을 구하시오. (3점)3. 참고문헌1. R datarium 패키지에 내장된 jobsatisfaction 데이터셋은 남녀 58명의 성별(gender), 교육수준(educationlevel), 직업만족도점수(score)의 데이터를 포함하고 있다. 이 데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.1-(1) 직업만족도점수의 상자그림을 성별로 나란히 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)# install.packages(datarium)library(datarium)# 데이터셋 불러오기data(jobsatisfaction)head(jobsatisfaction,3)# 성별 상자그림boxplot(score ~ gender, data = jobsatisfaction,main = 본인의 학번, # 본인의 학번으로 수정xlab = 성별,ylab = 직업만족도점수,col = yellow)# 상자그림에 성별 평균 표시(적색 + 위치가 평균임), cex 점의 크기, pch 포인트 종류points(aggregate(score ~ gender, data= jobsatisfaction, mean), pch=3, col=red, cex=2)# 참고(ggplot2 패키지로 그리기)library(ggplot2)# 성별 상자그림ggplot(jobsatisfaction, aes(x = gender, y = score, fill = gender)) +geomboxplot() +labs(title = 본인의 학번, x = 성별, y = 직업만족도점수) +scalefillmanual(values = c(yellow, green)) 심송용, 이윤동, 이은경, 박서영, R데이터분석, 출판문화원, 2022.통계학개론, 박서영이기재이긍희장영재, 한국방송통신대학교출판문화원, 2022.R을 활용한 데이터 시각화, 유충현홍성학, 인사이트(insight), 2015.

2023.10.12 / 15pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대R데이터분석, 방송대R데이터분석, 방통대R데이터분석, datarium패키지, 2023년 2학기

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과제물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽고 알차게 정리했습니다.리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다.^^문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(바탕체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)1번 문제 엑셀 파일 첨부2번 문제 코드는 한글 문서에 있음행복하세요, Now!1. 교재1장 내용(12점)교재 14쪽의 예제 1.1에 제시된 과정을 따라 엑셀을 활용하여 다음 그래프를 작성하시오. 필요한 통계정보는 KOSIS에서 찾아서 활용하시오.(1) 1990년부터 2020년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하시오.(2) 1990년부터 2020년까지의 연도별 서울과 부산의 총출생성비를 하나의 시계열도표에 나타내고 비교하여 설명하시오.(3) 1993년부터 2020년까지의 연도별 전국 합계출산율을 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하시오.2. 교재3장 내용(12점)교재 75쪽에 제시된 데이터 score.txt(이기재 교수 홈페이지 자료실에 업로드되어 있음)에 대해서 R을 이용하여 다음 분석을 하시오.(1) 평균, 중앙값, 표본분산, 표본표준편차, 변동계수를 구하여 분포의 특징을 설명하시오.(2) 줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림을 그리고 분포의 특징을 설명하시오.3. 교재4장 연습문제 1번(6점)4. 참고문헌1. 교재1장 내용(12점)교재 14쪽의 예제 1.1에 제시된 과정을 따라 엑셀을 활용하여 다음 그래프를 작성하시오. 필요한 통계정보는 KOSIS에서 찾아서 활용하시오.(1) 1990년부터 2020년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하시오.http://kosis.kr의 국내통계>주제별통계>인구>인구동향조사>출생>시도/출산순위별 출생성비>에서 1990년부터 2020년까지의 연도별 전국 총출생성비 엑셀 데이터를 다운로드한다(첨부 파일 전국 총출생성비19902020.xlsx 참고).그래프를 그리기 위한 데이터 영역을 마우스로 선택한 후, 엑셀의 삽입>분산형에서 ‘직선 및 표식이 있는 분산형’ 차트를 선택한다. 축 서식 수정을 위해 그래프에서 마우스로 왼쪽 축을 클릭하고 이어 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 후 축서식 메뉴를 선택한다. 축서식 창에서 축 옵션의 최댓값과 최솟값을 120과 100으로 입력하면, x축에 근접해 있던 그래프를 중앙으로 이동시켜 보기 좋게 나타낸다. 또한 축 제목과 타이틀을 입력하는 등 필요에 따라 적당하게 스타일을 지정하면 다음과 같은 그래프가 생성된다. 총출생성비는 여아 100명당 남아의 수를 나타내는 것이다. 예를 들면 1990년의 총출생성비 116.5는 여아 100명 출생 시 남아는 116.5명 태어난다는 것을 의미한다. 위 그래프를 통해 1990년 이후 2020년까지 지속적으로 전국 총출생성비가 감소하는 추세임을 알 수 있다. 다만, 1990년대 중후반 이후에는 그 전과 비교할 때 하락 속도가 다소 완화되고 있는 것으로 보인다.이기재, 김성수(2021). 데이터정보처리입문. 출판문화원.

2022.04.11 / 8pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대데이터정보처리입문, 방송대데이터정보처리입문, 방통대데이터정보처리입문, (2022년 방송통

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품질경영3 인터넷상에서 공정도SPC 공정도 QC 공정도 제조공정도 검색 인터넷상에서 6시그마프로젝트 측정시스템분석과 공정능력분석 이루어졌는지 설명하시오00통계데이터과학과 품질경영3공통문제 1. 인터넷상에서 공정도(SPC 공정도, QC 공정도, 제조공정도 등)를 하나 검색하여 해당 제품 또는 공정의 경우 어떤 공정이 순차적으로 이루어지고 있으며 각 공정에서 관리항목, 관리기준, 관리방법, 데이터 정리방법 등은 무엇인지 설명하시오. 해당 공정도에는 없지만 있으면 좋을 것 같은 항목 한두 가지를 추가로 나열하시오(다른 공정도와 비교해보면 파악할 수 있을 것임). (배점: 15점)문제 2: 인터넷상에서 6시그마 프로젝트를 하나 수집하여 측정시스템분석과 공정능력분석은 어떻게 이루어졌는지 설명하시오. 참고로 한국표준협회 홈페이지에서 우수 품질분임조 사례 중 6시그마와 관련된 프로젝트를 참조할 수 있다. 6시그마 프로젝트 추진단계인 Define(정의), Measure(측정), Analyze(분석), Improve(개선), Control(관리)의 단계 중 Measure(측정) 단계에서 측정시스템 및 공정능력분석을 다룬다. (배점: 15점)제 논문과 레포트 자료 제출시참고용으로 활용 잘하십시요.항상 생각하고 연구하는 자세로 학문에 몰입하면서,자신만의 소신을 가지고, 창의적이고 독창적인 글을 적으려고 노력하시고, 열심히 자료를 수집하고, 글을 작성하다 보면,뛰어난 논문과 레포트가작성될 것으로생각합니다. 구입자 여러분 학문의 비약적인 발전과앞날에 행복한 일이 가득하길 바랍니다.감사합니다. ^^Ⅰ. 서 론Ⅱ. 본 론1. 인터넷상에서 공정도(SPC 공정도, QC 공정도, 제조공정도 등)를 하나 검색하여 해당 제품 또는 공정의 경우 어떤 공정이 순차적으로 이루어지고 있으며 각 공정에서 관리항목, 관리기준, 관리방법, 데이터 정리방법 등은 무엇인지 설명하시오. 해당 공정도에는 없지만 있으면 좋을 것 같은 항목 한두 가지를 추가로 나열하시오(다른 공정도와 비교해보면 파악할 수 있을 것임). (배점: 15점)1. SPC 공정도 관리항목2. SPC 공정도 관리기준3. SPC 공정도 관리방법4. SPC 공정도 데이터 정리방법2. 인터넷상에서 6시그마 프로젝트를 하나 수집하여 측정시스템분석과 공정능력분석은 어떻게 이루어졌는지 설명하시오. 참고로 한국표준협회 홈페이지에서 우수 품질분임조 사례 중 6시그마와 관련된 프로젝트를 참조할 수 있다. 6시그마 프로젝트 추진단계인 Define(정의), Measure(측정), Analyze(분석), Improve(개선), Control(관리)의 단계 중 Measure(측정) 단계에서 측정시스템 및 공정능력분석을 다룬다. (배점: 15점)1) Measure(측정) 단계에서 측정시스템 2) Measure(측정) 단계에서 공정능력분석Ⅲ. 결 론 참고문헌Ⅰ. 서 론세계를 하나의 생활권으로 하는 글로벌 시대를 맞이하여, 외국 유명대학의 국내 진입을 비롯한 교육시장의 개방 등으로, 대학교육에 있어서도 무한 경쟁시대에 돌입하여 국내 대학의 존립 자체를 위협하고 있을 뿐만이 아니라, 국내 대학 간에도 치열한 경쟁시대로 돌입한 실정이다. 출생인구 억제 정책에 따른 고등학교 졸업생의 감소 시대를 맞이하여 각 대학이 신입생 유치에 심혈을 기울이고 있는 실정이다.최근에는 전 세계 대학시장의 개방으로 인하여 양질의 대학교육이 요구된바 대학교육의 질적인 평가를 위한 품질보증확보가 요구되고 있다. 이는 대학의 국제경쟁력에서 살아남기 위한 교육정책 중 하나로 이에 적응하지 못하면 도태되 경쟁력을 상실함을 의미하며 이는 곧 대학퇴출과도 연결된다고 볼 수 있다.품질 기능 전개(品質機能展開: Quality Function De-ployment)는 고객이 필요로 하고 바라는 제품의 기획과 디자인?개발에서 제조 및 판매 과정에까지 체계적으로 반영하여 고객을 요구를 충족시키는 제품을 제공하는 방법론이다. 품질기능전개를 통하여 소비자의 요구와 취향을 잘 파악하여 좋은 제품이 출시된다면 소비자의 사랑 속에 매출의 극대화를 통한 회사운영에 있어 최고의 상태를 유지할 수 있을 것이다.이 장에서는 통계데이터과학과 품질경영3공통문제 1. 인터넷상에서 공정도(SPC 공정도, QC 공정도, 제조공정도 등)를 하나 검색하여 해당 제품 또는 공정의 경우 어떤 공정이 순차적으로 이루어지고 있으며 각 공정에서 관리항목, 관리기준, 관리방법, 데이터 정리방법 등은 무엇인지 설명하시오. 해당 공정도에는 없지만 있으면 좋을 것 같은 항목 한두 가지를 추가로 나열하시오(다른 공정도와 비교해보면 파악할 수 있을 것임). (배점: 15점) 문제 2: 인터넷상에서 6시그마 프로젝트를 하나 수집하여 측정시스템분석과 공정능력분석은 어떻게 이루어졌는지 설명하시오. 참고로 한국표준협회 홈페이지에서 우수 품질분임조 사례 중 6시그마와 관련된 프로젝트를 참조할 수 있다. 6시그마 프로젝트 추진단계인 Define(정의), Measure(측정), Analyze(분석), Improve(개선), Control(관리)의 단계 중 Measure(측정) 단계에서 측정시스템 및 공정능력분석을 다룬다. (배점: 15점)하기로 하자-공용(2006), 한국기업의 6시그마경영 현주소와 활용 방안-공용(2021), 품질경영, 품질기능전개의 도구인 품질의 집(house of quality) 구성되어 있는지 6시그마프로젝트 수집하여 측정시스템분석과 공정능력분석-김상부, 홍성훈, 권혁무, 이민구(1999), Successful Implementation of Six Sigma, 한국품질경영학회, 전남대학교.-김계수(1999년) 프로세스 품질 경영 성과개선을 위한 6시그마 프로그램에 관한 연구. 『품질 경영학회지』, 27(4), 266∼279.-이병식(2005). “UNESCO/OECD 고등교육 질 보장 가이드라인에 대한 대응 방안”. 교육인적자원부-이영호(2007). “ENQA 유럽지역 고등교육 질 보장 지침의 의미와 전망”. 비교교육학회, 비교육연구, 17(1). 125-144.-ENQA(2005). Standards and Guidelines for Quality Assurance in the European Higher Education Area. Helsinki : Multiprint.-UNESCO/OECD(2005). UNESCO/OECD Guidelines on “Quality provision in cross-border higher education.” UNESCO : Paris.

2023.05.08 / 6pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 품질경영3, 인터넷상에서 공정도, SPC 공정도, QC 공정도 제조공정도, 검색 인터넷상, Measure측정, 6시그마프로젝트, 측정시스템분석, 공정능력분석, 품질경영3 인터넷상

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교재에 근거하여 과제물에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요~(문제 1번 자료파일.txt, 문제 2번 자료파일.xlsx 파일 첨부)문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(굴림체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요, Now1(15점). 연습문제 1장 1번(p. 39) 자료를 이용하여 1.7 분석사례와 같이 분석하고, 설명하시오. 참고: 교재 수정 p.37p.x = data.frame(price=c(1:45))1) 자료파일 만들기2) 자료를 읽어 산점도 그리기3) 회귀모형 적합하기4) 분산분석표 구하기5) 잔차 및 추정값 보기6) 잔차그림 그리기7) 추정값의 신뢰대 그리기2(15점). 연습문제 2장 3번(p. 87) 자료를 이용하여 2.8 분석사례와 같이 분석하고, 설명하시오. 1) 자료파일 읽기2) 기술통계량 및 상관계수 보기3) 회귀모형 적합하기4) 분산분석표5) 잔차산점도 그리기①평균온도와 잔차의 산점도 ②작업일수와 잔차의 산점도 ③작업량과 잔차의 산점도④추정값과 잔차의 산점도3. 참고문헌1(15점). 연습문제 1장 1번(p. 39) 자료를 이용하여 1.7 분석사례와 같이 분석하고, 설명하시오. 참고: 교재 수정 p.37p.x = data.frame(price=c(1:45))1) 자료파일 만들기메모장을 이용하여 아래와 같이 “문제 1번 자료파일.txt” 파일을 만든다.2) 자료를 읽어 산점도 그리기maintenance = read.table(C:/문제 1번 자료파일.txt, header=T)head(maintenance, 3)attach(maintenance) # attach 함수를 사용하면 maintenance의 변수에 직접 접근 가능.  plot(사용연도, 정비비용, pch=19, col=red)산점도를 보면 사용연도와 정비비용이 정의 선형관계, 즉 사용연도가 증가하면 정비비용도 증가한다는 것이 확인된다.김성수, 강명욱, 강위창(2016), 회귀모형, 출판문화원.

2023.04.13 / 9pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대회귀모형, 방송대회귀모형, 방통대회귀모형, 2023년 1학기

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과제물에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요~문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(굴림체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요, Now1. 좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술하시오. (이미지를 캡처하여 한글이나 워드 파일에 첨부할 것. 이미지를 별도의 파일로 제출하지 말 것) (6점) ①좋은 데이터 시각화의 사례(https://earth.nullschool.net/의 a global map of wind, weather, and ocean conditions) ②어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술2. 한스 로즈링의 TED 강의(아래의 URL 이용)를 보고 데이터 시각화의 역할 등 느낀 점을 1페이지 이내로 정리하시오.(6점)https://www.ted.com/talks/hansroslingletmydatasetchangeyourmindset (오른쪽 아래 메뉴에서 한글 자막 설정 가능)3. R의 ggplot2 패키지에 내장된 msleep 데이터셋은 83가지 포유동물의 특성과 수면시간에 대한 데이터이다. (1) 몸무게(bodywt)를 가로축, 뇌 무게(brainwt)를 세로축으로 하는 산점도를 그리시오. (3점)①코드 ②결과(2) 몸무게(bodywt)에 로그를 취한 값(=log(bodywt))을 가로축, 뇌 무게(brainwt)에 로그를 취한 값(=log(brainwt))을 세로축으로 하는 산점도를 그리시오. log(bodywt)를 독립변수, log(brainwt)를 종속변수로 하는 회귀직선을 산점도 위에 그리시오. 산점도의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (6점)①코드 ②결과③ 코드 설명4. R의 ggplot2 패키지에 내장된 mpg 데이터셋은 234개 차종의 특성과 연비에 대한 데이터이다. 이 중 변수 drv는 구동방식을 나타내는 변수로, f는 전륜구동, r은 후륜구동, 4는 사륜구동을 의미한다. 변수 hwy는 고속도로에서의 연비를 나타낸다. 이 데이터에서 구동방식에 따라 고속도로에서의 연비의 분포가 어떻게 다른지 드러내는 데이터 시각화를 수행하시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 출력하시오. (유일한 정답이 있는 것이 아니며, 시각화의 목적이 달성되고 그래프의 제목으로 학번을 출력하면 만점) (9점)①코드②코드 설명③결과5. 참고문헌1. 좋은 데이터 시각화의 사례를 1개 찾고 어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술하시오. (6점) ①좋은 데이터 시각화의 사례(https://earth.nullschool.net/의 a global map of wind, weather, and ocean conditions)그림 생략 ② 어떤 점에서 훌륭한지 300자 이내로 서술 위 사례는 복잡한 실시간 기상 정보를 시각적으로 매력적이고 직관적인 형식으로 전달함으로써 탁월한 정보 전달력을 보여주는 예이다. 막대한 양의 원시 데이터를 동적인 대화형 디스플레이로 변환함으로써 지도를 통해 사용자는 전 세계 바람의 흐름, 바다의 파도 특성, 이산화탄소 농도, 미세입자 등의 상태를 더 잘 이해할 수 있다. 이는 Mode에서 Air, Ocean, Chem 등을 선택하여 거의 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 원한다면 확대 및 축소하여 특정 지역에 초점을 맞추어 파악할 수도 있다. 위 사례가 어떤 점에서 훌륭한지 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.먼저 지구의 윤곽을 따라 움직이는 흐르는 듯한 애니메이션을 사용하여 풍속과 풍향을 효과적으로 나타냄으로써, 효과적인 정보 전달이 이루어지고 있다. 선의 움직임과 색상 강도는 바람의 강도와 행동을 시각적으로 즉시 나타낸다. 복잡한 기상 데이터를 사용자가 빠르게 해석할 수 있는 형식으로 단순화함으로써 맵은 전 세계 바람과 날씨, 기후 및 인간 활동에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있도록 도와주는 것이다. 또한 사용자의 시선을 사로잡으며 호기심을 자극하고 심미적으로 매력적인 디자인을 가지고 있다. 애니메이션 선은 역동성과 아름다움을 만들어 사용자를 끌어들이고 데이터를 더 깊이 탐색하도록 이끈다. 미학과 기능의 이러한 결합으로 인해 다양한 수준의 기상 전문 지식을 가진 사용자에게 매력적이고 접근 가능한 도구가 된다.박서영, 이긍희(2023), 데이터시각화, 출판문화원.

2023.04.12 / 7pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대데이터시각화, 방송대데이터시각화, 방통대데이터시각화, 2023년 1학기

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과제물에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요~(전국총출생성비.xlsx, 서울대구총출생성비.xlsx, 합계출산율.xlsx 파일 포함)문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(굴림체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요, Now1. 교재1장 내용(12점)교재 14쪽의 예제 1.1에 제시된 과정을 따라 엑셀을 활용하여 다음 그래프를 작성하시오. 필요한 통계정보는 KOSIS에서 찾아서 활용하시오.(1) 1990년부터 2021년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하시오.(2) 1990년부터 2021년까지의 연도별 서울과 대구의 총출생성비를 하나의 시계열도표에 나타내고 비교하여 설명하시오.(3) 1993년부터 2021년까지의 연도별 전국 합계출산율을 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하시오.2.교재3장 내용(12점)교재 75쪽에 제시된 데이터 score.txt(이기재 교수 홈페이지 자료실에 업로드되어 있음)에 대해서 R을 이용하여 다음 분석을 하시오.(1) 평균, 중앙값, 표본분산, 표본표준편차, 변동계수를 구하여 분포의 특징을 설명하시오.① 코드② 분포의 특징(2) 줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림을 그리고 분포의 특징을 설명하시오.① 코드② 코드 결과③ 분포의 특징3.교재4장 연습문제 2번(6점)다음과 같은 문서를 한글 2018을 이용하여 작성하시오.4. 참고문헌1. 교재1장 내용(12점)교재 14쪽의 예제 1.1에 제시된 과정을 따라 엑셀을 활용하여 다음 그래프를 작성하시오. 필요한 통계정보는 KOSIS에서 찾아서 활용하시오.(1) 1990년부터 2021년까지의 연도별 전국 총출생성비를 시계열도표로 나타내고 전체적인 경향을 설명하시오.http://kosis.kr의 국내통계>주제별통계>인구>인구동향조사>출생>시도/출산순위별 출생성비>에서 1990년부터 2021년까지의 연도별 전국 총출생성비 엑셀 데이터를 다운로드한다(첨부 파일 “전국 총출생성비.xlsx” 참고).엑셀 2016에서 그래프를 그리기 위한 데이터 영역을 마우스로 선택한다. 탭메뉴에서 삽입을 클릭하고, 리본 메뉴에서 분산형(X,Y) 또는 거품형 차트 삽입을 클릭한다. ‘직선 및 표식이 있는 분산형’을 클릭한다(그림1 참고). 축 서식 수정을 위해 그래프에서 마우스로 왼쪽 축을 클릭하고 이어 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 후 축서식 메뉴를 선택한다. 축서식 창에서 축 옵션의 최댓값과 최솟값을 120과 100으로 입력하면, x축에 근접해 있던 그래프를 중앙으로 이동시켜 보기 좋게 나타낸다. 또한 축 제목과 타이틀을 입력하는 등 필요에 따라 적당하게 스타일을 지정하면 그림 2와 같은 그래프가 생성된다.총출생성비는 여아 100명당 남아의 수를 나타내는 것이다. 예를 들면 1990년의 총출생성비 116.5는 여아 100명 출생 시 남아는 116.5명 태어난다는 것을 의미한다. 위 그래프를 통해 1990년 이후 2020년까지 지속적으로 전국 총출생성비가 감소하는 추세임을 알 수 있다. 다만, 1990년대 중후반 이후에는 그 전과 비교할 때 하락 속도가 다소 완화되고 있는 것으로 보인다.이기재, 김성수(2021). 데이터정보처리입문. 출판문화원.

2023.04.11 / 7pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대데이터정보처리입문, 방송대데이터정보처리입문, 방통대데이터정보처리입문, 2023년 1학기

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과제물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽고 알차게 정리했습니다.리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다.^^문제 특성상 특수기호가 많은데, 아래 본문내용에는 특수기호가 정확히 나오지 않는 점 양해바랍니다.문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(바탕체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요, Now!1. 어떤 제조공장에서 하루에 생산된 제품의 평균무게를 조사하고자 한다. 총 20,000개의 제품 중에서 단순임의추출법으로 300개의 표본을 조사한 결과 제품당 평균무게 551g이고, 표본분산 350이었다. 다음 물음에 답하시오. (10점) (1) 전체 제품의 평균 무게에 대한 95% 신뢰구간을 구하면?(2) 95% 신뢰수준에서 제품의 평균 무게에 대한 오차의 한계가 3.0g 이내가 되도록 하려면 표본의 크기는 얼마로 해야 하는가?2. 교재(2021년 발행) 110쪽 문제 10번. (10점)3. N=2,000의 약국을 점포면적을 기준으로 층화하여 2개 층을 구성하였다. n=200의 표본에 대해서 하루당 판매액을 조사한 결과가 다음의 표와 같다. (10점)(1) 층 2(중대형)에 속한 약국들의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준에서의 오차한계를 구하면?(2) 전체 약국의 하루 평균 판매액을 추정하면?(3) 전체 약국의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준 오차의 한계를 구하면? (4) 표본크기를 300개로 늘리고자 한다. 주어진 조사결과를 기초로 비례배분법과네이만배분법으로 각 층에 표본을 배분하시오.4. 참고문헌 1. 어떤 제조공장에서 하루에 생산된 제품의 평균무게를 조사하고자 한다. 총 20,000개의 제품 중에서 단순임의추출법으로 개의 표본을 조사한 결과 제품당 평균무게 (g)이고, 표본분산 이었다. 다음 물음에 답하시오. (10점)(1) 전체 제품의 평균 무게에 대한 95% 신뢰구간을 구하면?크기 인 모집단에서 ‘반복이 없는 단순임의추출법’으로 크기 인 표본을 추출할 경우, 는 모평균 의 비편향추정량이며 의 표본분산은 이다. 여기서 모분산 은 알 수 없으므로 적절한 추정량이 필요하다. 그런데 표본분산 은 모분산 의 비편향추정량으로 알려져 있다. 따라서 의 분산의 추정량은 으로 표현할 수 있다.추정량 의 분산의 추정값이 구해지면 이를 이용하여 모평균 에 대한 신뢰구간을 구할 수 있다. 표본의 크기가 충분히 크면 중심극한정리에 의해 는 근사적으로 정규분포를 이룬다. 따라서 모평균 에 대한신뢰구간은 로 표현된다. 여기서 를 주어진 신뢰도에서 오차의 한계(margin of error)라고 한다. 오차의 한계는 추정량의 분산의 크기에 따라 결정됨을 알 수 있다.이상의 내용을 바탕으로 전체 제품의 평균 무게에 대한 95% 신뢰구간을 다음과 같이 구할 수 있다.이계오, 박진우, 이기재(2021). 표본조사론. 출판문화원.

2021.11.10 / 8pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대표본조사론, 방송대표본조사론, 방통대표본조사론, 단순임의추출법, 층화임의추출법, 비추정법, 비례배분법, 네이만배분법, (방송통신대 표본조

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2022년 2학기 파이썬과R 출석과제물 입니다. 30점 만점 받은 과제물 입니다. 설명 : def 명령을 사용하여 함수를 정의한다. If else 조건문을 이용하여 주당 근무시간이 40시간 이내이면 시간당 임금을 10,000원으로 계산하고, 주당 근무시간이 40시간 초과이면 시간당 임금을 1.5배한 금액 15,000원으로 계산하여 임금이 계산되도록 하였다. 함수의 계산 결과는 return( ) 함수를 사용하여 반환하였다. 참고 문헌은 맨 마지막 페이지에 기재되어 있습니다.

2022.11.23 / 18pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 파이썬과 R, 파이썬과R_출석과제

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2022년 2학기 표본조사론 출석수업대체과제물 참고자료입니다. 1. 표본조사론 과제에 맞게 전체 제품의 평균 무게에 대한 95% 신뢰구간, 95% 신뢰수준에서 제품의 평균 무게에 대한 오차의 한계가 2.0g 이내가 되도록 하려면 표본의 크기에 대해 계산방법과 과정을 정리하여 나타냈습니다.2. 2번 문제에 맞게 약국들의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준에서의 오차한계, 전체 약국의 하루 평균 판매액을 추정, 전체 약국의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준 오차 등을 자세한 풀이과정과 함께 정리했습니다. 3. 교재(2021년 발행) 151쪽 문제 11에 대해 강의와 교재를 기본으로 정리해서 기술했습니다. 4. 2022년 2학기 표본조사론 출석수업대체과제에 좋은 참고자료가 될 것입니다.표본조사론 출석수업대체과제물 2022년 2학기1. 어떤 제조공장에서 하루에 생산된 제품의 평균무게를 조사하고자 한다. 총 20,000개의 제품 중에서 단순임의추출법으로 n=200 개의 표본을 조사한 결과 제품당 평균 무게 (g)이고, 표본분산 이었다. 다음 물음에 답하시오.1) 전체 제품의 평균 무게에 대한 95% 신뢰구간을 구하면?2) 95% 신뢰수준에서 제품의 평균 무게에 대한 오차의 한계가 2.0g 이내가 되도록 하려면 표본의 크기는 얼마로 해야 하는가?2. N=3,000의 약국을 점포면적을 기준으로 층화하여 2개 층을 구성하였다. n=200의 표본에 대해서 하루당 판매액을 조사한 결과가 다음의 표와 같다.1) 층 2(중대형)에 속한 약국들의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준에서의 오차한계를 구하면?2) 전체 약국의 하루 평균 판매액을 추정하면?3) 전체 약국의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준 오차의 한계를 구하면? 4) 표본크기를 300개로 늘리고자 한다. 주어진 조사결과를 기초로 비례배분법과 네이만배분법으로 각 층에 표본을 배분하시오.3. 교재(2021년 발행) 151쪽 문제 114. 참고문헌표본조사론 출석수업대체과제물 2022년 2학기1. 어떤 제조공장에서 하루에 생산된 제품의 평균무게를 조사하고자 한다. 총 20,000개의 제품 중에서 단순임의추출법으로 n=200 개의 표본을 조사한 결과 제품당 평균 무게 (g)이고, 표본분산 이었다. 다음 물음에 답하시오.1) 전체 제품의 평균 무게에 대한 95% 신뢰구간을 구하면?2) 95% 신뢰수준에서 제품의 평균 무게에 대한 오차의 한계가 2.0g 이내가 되도록 하려면 표본의 크기는 얼마로 해야 하는가?2. N=3,000의 약국을 점포면적을 기준으로 층화하여 2개 층을 구성하였다. n=200의 표본에 대해서 하루당 판매액을 조사한 결과가 다음의 표와 같다.1) 층 2(중대형)에 속한 약국들의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준에서의 오차한계를 구하면?2) 전체 약국의 하루 평균 판매액을 추정하면?3) 전체 약국의 하루 평균 판매액에 대한 95% 신뢰수준 오차의 한계를 구하면? 4) 표본크기를 300개로 늘리고자 한다. 주어진 조사결과를 기초로 비례배분법과 네이만배분법으로 각 층에 표본을 배분하시오.3. 교재(2021년 발행) 151쪽 문제 114. 참고문헌이계오, 박진우, 이기재(2021). 표본조사론. 한국방송통신대학교출판문화원

2022.11.01 / 6pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 표본조사론, 표본조사론출석수업대체과제, 표본조사론출석대체, 방송대표본조사론, 방송통신대표본조사론, 표본조사론 출석수업

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리포트 작성에 참고하세요~문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(굴림체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요, Now!R datarium 패키지에 내장된 performance 데이터셋은 남녀 60명의 성별(gender), 스트레스 그룹(stress),연구 시작 시점에서의 성과점수(t1), 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 데이터를 포함하고 있다. 이 데이터를 이용하여 다음의 문항에 답하시오.1. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 상자그림을 성별로 나란히 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)2. 성별에 따라 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 평균에 차이가 있는지 검정하시오. (3점)3. 스트레스 그룹 별로 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 평균을 구하시오. (3점)4. 스트레스 그룹 별로 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 평균에 차이가 있는지 검정하시오. (3점)5. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2) 값에 따라 ①5.5 이하, ② 5.5 초과 5.8 이하, ③ 5.8 초과 세 그룹으로 나누는 범주형 변수를 만드시오. (3점)6. 5번에서 만든 범주형 변수와 스트레스 그룹 변수 간에 연관성이 있는지 검정하시오. (3점)7. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)를 종속변수로, 연구 시작 시점에서의 성과점수(t1)를 독립변수로 하는 단순선형회귀분석을 수행하여 회귀직선의 기울기와 절편을 구하시오. (3점)8. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)를 세로축으로, 연구 시작 시점에서의 성과점수(t1)를 가로축으로 하는 산점도를 그리고, 그 위에 7번에서 구한 회귀직선을 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)9. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 히스토그램을 그리시오. (3점)10. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 히스토그램을, 성별로 따로 그리시오. 1. 연구 종료 시점에서의 성과점수(t2)의 상자그림을 성별로 나란히 그리시오. 그래프의 제목으로 본인의 학번을 넣으시오. (3점)# install.packages(datarium)library(datarium)head(performance)# 성별 t2 평균aggregate(t2 ~ gender, data= performance, mean)cat( )# 한 줄 띄우기# 성별 t2 중앙값(2분위수)aggregate(t2 ~ gender, data= performance, median) # 상자그림boxplot(t2 ~ gender, data= performance, col=yellow, ylab=t2(성과점수), main=본인의 학번)# 상자그림에 성별 평균 표시(적색 + 위치가 평균임), cex 점의 크기, pch 포인트 종류points(aggregate(t2 ~ gender, data= performance, mean), pch=3, col=red, cex=2)심송용, 이윤동, 이은경, 박서영, R데이터분석, 출판문화원, 2022.

2022.10.20 / 1pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 2022년 2학기 방송통신대 R데이터분석 출석수업대체과제물)R datarium 패키지에 내장된 performance 데이터셋은 남녀 60명의 성별 스트레스그룹 연구 시작 시점에서의 성과점수 연구종료시점에서의 성과점수, 2022년 2학기

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리포트 작성에 참고하세요~문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(굴림체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)행복하세요, Now!1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오. (6점)2. Teachable Machine(https://teachablemachine.withgoogle.com)을 이용하여 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 갭처하여 정리하시오. (8점) 3. http://playground.tensorflow.org/ 를 크롬으로 접속하여 분류과제(Classification) 중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 해당 과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오. (8점) 4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하시오. 교재의 코드를 참고하되 그대로 작성하지 않고 신경망 구조(은닉층 수, 뉴론 등)을 부분 수정하여 작성하시오.(코드와 최종결과 캡처해서 넣으시오.) (8점)5. 참고문헌1. 다층신경망의 학습과정을 정리하시오. (6점)퍼셉트론은 입력층 하나와 출력층 하나로 구성된 단층신경망이다. 반면 다층신경망은 입력층과 출력층 사이에 중간 계산층으로 은닉층(hidden layer)가 1개 이상 존재한다. 모든 계산층이 자신의 계산 결과를 입력에서 출력으로의 순방향으로만 전달하는 구조의 다층 신경망을 순방향 신경망이라고 한다. 순방향 신경망에서는 한 층의 모든 노드는 다음 층의 모든 노드와 연결된다. 신경망에서 학습이란 뉴런 간 연결별 가중치들을 조정해가는 과정이다. 이때 신경망의 가중치들은 경사하강법으로 계산된다. 입력 데이터들은 은닉층을 거칠 때마다 가중합은 활성화함수로 그 값이 변화되어 다음 층으로 전달되면서 최종적으로 출력층에 도달한다. 신경망의 최종 목표는 시험 데이터에서 신경망을 통한 결괏값과 실젯값이 같아지도록 하는 것이므로, 출력층 값과 실젯값을 비교해 손실함수 J(w)의 값을 계산하고, 이를 기반으로 경사하강법을 통해 반복적으로 가중치들을 갱신한다. 손실함수로는 평균제곱오차와 교차 엔트로피 등이 사용된다. 가중치의 초깃값은 학습속도를 높이는 데 중요한데, 주로 0 근처의 작은 값에서 시작한다. 초깃값이 너무 크면 활성화함수가 제대로 작동하지 않을 수 있다. 경사하강법(Gradient descent)은 초깃값으로부터 손실함수를 최소화하는 방향으로 가중치를 계속 갱신시켜 나가면서 가중치를 구하는 것을 말한다. 경사(기울기)는 손실함수를 편미분하여 구하고, 이 경사에 따라 일정한 학습률로 가중치를 갱신시켜 나가는 과정이 학습(learnig)이다.김용대, 김기온(2020), 딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.

2022.10.19 / 9pages ( 대학레포트 > 출석대체시험)

태그 방송통신대딥러닝의통계적이해, 방송대딥러닝의통계적이해, 방통대딥러닝의통계적이해, 2022년 2학기