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고1 수준에서 확률과 통계에서 배운내용들로 어떤 심화 탐구를 할수 있을까?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 고1 수준에서 확률과 통계를 기반으로 한 내용을 바탕으로 심화 탐구를 하려면, 예를 들어 주어진 통계 데이터를 활용하여 심리학적인 측면에서 분석해 볼 수 있습니다. 통계적 가설 검정을 통해 특정 이벤트나 행동에 대한 사람들의 심리적 반응을 분석하고 해석할 수 있습니다. 또한, 심리학과 통계를 결합하여 고객의 행동을 예측하고 이를 기반으로 마케팅 전략을 구상하는 연구도 가능합니다. 이를 통해 통계와 확률을 넘어서 데이터를 심리적인 측면에서도 깊이 이해하고 분석하는 능력을 키울 수 있을 것입니다.심층적인 심리학적 분석을 통해 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 탐구하면 고1 수준에서도 흥미로운 연구 주제를 발전시킬 수 있을 것입니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기

11분
통계적 가설 검정은 다음 3단계로 진행[3]됩니다. 귀무가설, 대립 가설, 유의 수준 설정귀무가설이 참인 상황에서, 표본에서 관측된 통계치와 같거나 더 극단적인 값이 관측될 확률 계산과정 2의 확률이 유의 수준 이하라면 귀무가설 기각, 대립가설 채택
p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기
매거진 입맛
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개발

“개발자가 수학에 투자하는 시간은 절대 낭비가 아닙니다” C++ 창시자 인터뷰

11분
인기
이와 관련하여 프로그래머들에게 조언해 주실 수 있나요?비야네: 수학에 투자하는 시간은 절대 낭비가 아닙니다. 수학은 두뇌를 훈련하는 가장 좋은 방법 중 하나이며, 특히 컴퓨팅과 결합하면 프로그래밍적 실수를 금방 파악하는 능력을 기르게 해줍니다. 수학은 우리에게 지나치게
“개발자가 수학에 투자하는 시간은 절대 낭비가 아닙니다” C++ 창시자 인터뷰
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개발

데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?

9분
따라서 통계학에 대한 이해가 깊을수록 데이터를 더 온전히 활용할 수 있습니다. 학부 수준의 기초 통계학에 대한 이해도 충분하지만 그 이상이라면 자신의 Specialty를 더 키울 수 있을 것입니다. No machine learning is not just gl
데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?
애옹킴
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