| 순번 | 문제 | 과목-장 | 세부 절 | 생성 주체 | 비기봇 해설 | 핵심쇼츠강의 | 관리 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 281(10013) | 다음 중 다중분산분석(MANOVA)을 적용하기에 가장 적절한 연구 설계는? |
2-3 | 분산분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 282(10012) | 여러 범주형 집단이 존재할 때, 하나의 연속형 측정값이 집단 구분에 따라 차이를 보이는지를 통계적으로 검정하고자 한다. 이 목적에 가장 적절한 분석 방법은? |
2-3 | 분산분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 283(10011) | 다음은 점추정과 구간추정에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
2-3 | 추론통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 284(10010) | 표본의 크기가 2 이상인 경우, 표본통계량에 대한 설명이다. 다음 중 옳지 않은 것은? |
2-3 | 기술통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 285(10009) | 다음 중 초기하분포(Hypergeometric distribution)의 특성에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
2-3 | 기술통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 286(10008) | 데이터 값 (100, 200, 300)을 Z-점수로 변환하기 위해 선형 함수 f(x) = ax + b를 사용한다고 하자. 이때 x = 100에 대한 Z-점수가 -1이 되도록 변환하였다. 이 경우 a + b의 값으로 옳은 것은? (단, 표본표준편차를 사용한다.) |
2-3 | 기술통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 287(10007) | 확률변수 (X)가 이항분포를 따른다고 할 때, 다음 중 기댓값과 분산을 수식으로 올바르게 나타낸 것은? |
2-3 | 기술통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 288(10006) | 다음 중 집단 내에는 다양한 특성이 포함되어 있으나, 집단 간에는 비교적 유사한 구조를 갖도록 구분한 뒤 일부 집단을 선정하여 표본을 추출하는 방법은? |
2-3 | 기술통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 289(10005) | 다음은 나이와 최대 심박수 간의 관계를 나타낸 산점도이다. 이 그래프와 상관계수에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
2-2 | 데이터 탐색 기초 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 290(10004) | 다음 중 두 확률변수 X,Y의 공분산(covariance)에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
2-2 | 데이터 탐색 기초 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 291(10003) | 다음 중 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)의 특성에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
2-2 | 데이터 탐색 기초 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 292(10002) | 다음 중 box-plot(상자그림)에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
2-2 | 데이터 탐색 기초 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 293(10001) | 다음 중 분포의 오른쪽 방향으로 긴 꼬리를 가지는 경우에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
2-2 | 데이터 탐색 기초 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 294(10000) | 다음 중 불균형 데이터(class imbalance) 처리 방법에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
2-1 | 분석 변수 처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 295(9999) | 다음 중 요약변수(summary variable)와 파생변수(derived variable)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
2-1 | 분석 변수 처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 296(9998) | 다음 중 고객의 구매 패턴을 수치화하여 모델 입력 변수로 활용하기에 가장 적절한 파생변수는? |
2-1 | 분석 변수 처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 297(9997) | 다음 중 데이터 전처리 및 특징 공학(feature engineering) 과정에서 생성되는 파생변수에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
2-1 | 분석 변수 처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 298(9996) | 다음 중 특이값 분해(SVD)를 활용하여 문서–단어 행렬의 차원을 축소하고, 잠재 의미 구조를 추출해 문서 간 유사도를 계산하는 기법으로 가장 적절한 것은? |
2-1 | 분석 변수 처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 299(9995) | 다음 중 변수 선택(feature selection) 과정에서 활용하기에 가장 부적절한 것은? |
2-1 | 분석 변수 처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 300(9994) | 다음 중 데이터 분석 전 단계에서 수행되는 데이터 정제(Data Cleaning)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
2-1 | 데이터 전처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 |
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