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뉴턴제2법칙 실험 분석 (2023최신자료)2025.05.141. 뉴턴의 제2법칙 이 실험에서는 힘-시간 그래프와 가속도-시간 그래프를 비교하여 물체의 운동을 분석하고, 힘-가속도 그래프를 분석하여 힘, 질량, 가속도 사이의 관계를 결정하였습니다. 또한 앞뒤로 움직이는 물체의 운동을 분석하였습니다. 실험 결과를 통해 힘, 질량, 가속도의 관계를 F=ma 식으로 표현할 수 있었고, 경사면에서의 중력 효과를 확인할 수 있었습니다. 2. 힘 센서 측정 오류 힘 센서가 항상 -3N 부근에서 측정값이 고정되어 있는 것에 대해 원인을 분석해보았습니다. 힘 센서는 훅의 법칙을 응용하여 미세한 움직임을 통...2025.05.14
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'심슨의 역설'은 무엇인지 그 발생원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.05.101. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 중요한 개념으로, 전체적인 패턴과 그룹 내부의 패턴이 상반되는 현상을 의미합니다. 이 현상은 데이터를 해석하거나 결론을 도출할 때 오해를 초래할 수 있으며 잘못된 결정이나 판단으로 이어질 수 있습니다. 심슨의 역설은 데이터의 부분적인 관찰 결과가 전체적인 관찰 결과와는 다른 경향을 보일 때 발생하며, 데이터의 구성이나 변수 사이의 상호작용에 의해 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 데이터를 세분화하여 그룹별로 분석하고, 교차분석을 통한 종합적인 판단, 데이터 시각화 등의 방안...2025.05.10
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심슨의 역설: 개념, 사례, 해결 방안2025.11.151. 심슨의 역설의 개념과 발생 원인 심슨의 역설은 데이터 분석과 통계적 추론에서 발생하는 현상으로, 여러 그룹으로 나누어진 데이터 집합을 전체로 볼 때의 결과와 각 그룹을 개별로 볼 때의 결과가 정반대로 나타난다. 주로 외생변수(분석에서 고려되지 않는 변수)의 영향으로 발생하며, 외생변수가 그룹 간에 불균형하게 분포되어 있을 때 나타난다. 이는 각 그룹 간의 구조적인 차이 때문에 발생하는데, 전체 데이터에서는 관계가 역전될 수 있어 통계 결과의 오인을 초래하고 잘못된 결정을 내리는 원인이 될 수 있다. 2. 심슨의 역설의 실제 사...2025.11.15
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데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.01.171. 대표값의 종류 데이터를 요약하고 이해하는 데 있어서 중요한 역할을 하는 대표값에는 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)이 있다. 평균은 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로, 연속형 데이터의 대표값으로 사용된다. 중앙값은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 가운데 위치한 값으로, 이상치에 영향을 받지 않는다. 최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값으로, 주로 범주형 데이터의 대표값으로 사용된다. 2. 대표값의 사례 평균은 온라인 쇼핑몰의 매출액 데이터 분석에 활용될 수 있다. 중앙값은...2025.01.17
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두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정의 실제 응용2025.05.121. 두 모집단의 비율 차이 가설검정 이번 과제에서는 두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정을 다룹니다. 귀무가설(H0)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 없다'이고, 대립가설(H1)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 있다'입니다. 표본 크기 n=100인 t-검정을 이용하여 유의수준 α=0.05에서 p값이 0.001 이하이면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하며, 그 이상이면 귀무가설을 채택하게 됩니다. 2. 두 모집단 비율 차이 검정의 실제 응용 두 모집단 간의 비율 차이를 검정하는 방법은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준에 ...2025.05.12
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심슨의 역설: 정의, 원인, 사례 및 해결방안2025.11.161. 심슨의 역설의 정의 및 특징 심슨의 역설은 통계학에서 데이터 분석 시 나타나는 현상으로, 전체 데이터를 간과하고 하위 그룹 간의 관계만 고려할 때 하위 그룹 간의 관계가 전체 데이터와 반대로 나타나는 현상이다. 주요 특징으로는 묵시적인 변수의 영향으로 인한 관계 왜곡과 하위 그룹의 샘플 크기 차이로 인한 발생이 있다. 이는 데이터 분석에서 오해와 잘못된 결론을 피하기 위한 중요한 경고 신호이다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 두 가지 주요 원인으로 발생한다. 첫째, 반영되지 않은 묵시적인 변수의 영향으로 하위 그룹...2025.11.16
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