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DL Team $\Delta$
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효과
논문 학습
논문
요약
모델링
데이터
데이터분석
결론
참고문헌
실제 중요 논문을 학습하여 자신의 논문을 작성할 수 있습니다.
모델링
가설
확률변수
실험설계
가설을 수립하고, 가설에 대한 검정을 수행하기 위한 확률변수를 정하고, 확률변수에 대한 데이터를 수집하기 위한 실험설계를 할 수 있습니다.
데이터
데이터
데이터시각화
표본통계량
데이터를 정리하고 데이터시각화를 할 수 있습니다.
데이터분석
새로운 확률변수
가설검정
가설을 검정하기 위한 새로운 확률변수를 정하고, 대응된 두 변수의 모평균 비교를 대응표본 t검정으로 할 수 있습니다.
데이터사이언스 학습
모델링
가설
확률변수
완전확률화 실험설계
대응된 두 집단의 비교를 위한 모델링
데이터
데이터 종류
상자그림
히스토그램
데이터의 대표값
데이터의 분포값
표본통계량
대응된 두 표본을 생성하거나 추출하여 데이터를 관측
데이터분석
독립된 두 확률변수 차이
표본평균의 표집
표본평균의 표준오차
독립된 두 집단의 모평균 비교 : 독립표본 t검정
대응된 두 변수의 모평균 비교를 대응표본 t검정으로 할 수 있습니다.
논문 작성
참고논문
학습한 중요 논문 다운로드
학습한 중요 논문을 참고하여 논문을 작성할 수 있습니다.
프로그램
프로그램 다운로드
데이터 입력
논문 작성
제공된 프로그램을 사용하여 자신의 데이터로 논문을 작성할 수 있습니다.
논문제출
논문 업로드
평가를 위해서 온라인으로 논문을 업로드할 수 있습니다.
가이드
프로그램
구글시트
데이터 개수, 평균, 제곱, 제곱근, 표본분산, 표본표준편차, F검정 함수. count, counta, average, ^2, sqrt, var.s, stdev.s, f.dist.rt.
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