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121(10173)
다음 중 선형 회귀모형에서 회귀계수에 대한 t-검정 및 F-검정 해석으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
122(10172)
어느 기업에서 세 가지 마케팅 전략이 평균 매출에 차이를 주는지 검정하기 위해 일원분산분석(One-way ANOVA)을 수행하였다.이에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-3 분산분석 자체 통과 매칭 대기 보기
123(10171)
어느 연구자가 동일한 모집단에서 표본 크기를 증가시키며 95% 신뢰구간을 구성하였다. 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 2-3 추론통계 자체 통과 매칭 대기 보기
124(10170)
다음 중 점추정량의 성질에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 2-3 추론통계 자체 통과 매칭 대기 보기
125(10169)
모집단 평균이 100이라는 가설에 대해 표본을 이용한 검정 결과 Z=2.1이 계산되었다. 유의수준 5%에서 양측검정을 할 때 옳은 것은? (단, \(Z_{0.025}=1.96\))
 2-3 기술통계 자체 통과 매칭 대기 보기
126(10168)
다음 중 변수 척도 조정을 위한 표준화와 정규화에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-3 기술통계 자체 통과 매칭 대기 보기
127(10167)
다음 중 데이터 전처리 과정에서 관측값의 불규칙한 변동을 완화하기 위한 방법으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-3 기술통계 자체 통과 매칭 대기 보기
128(10166)
다음 중 확률표본추출 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-3 기술통계 자체 통과 매칭 대기 보기
129(10165)
다음은 3명의 키(X)와 몸무게(Y) 데이터이다. 이 데이터를 바탕으로 피어슨 상관계수(r)를 구했을 때 그 값으로 옳은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 통과 매칭 대기 보기
130(10164)
다음 중 두 변수 간 상관관계 분석과 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 통과 매칭 대기 보기
131(10163)
다음 중 시계열 자료의 시간적 구조를 파악하기 가장 어려운 시각화 방법은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 통과 매칭 대기 보기
132(10162)
다음 중 기술통계량의 활용에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 통과 매칭 대기 보기
133(10161)
어떤 매출 데이터가 오른쪽으로 긴 꼬리를 가지는 비대칭 분포를 보이고 있다. 이에 대한 해석 및 처리 방법으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 통과 매칭 대기 보기
134(10160)
다음 중 탐색적 데이터 분석(EDA)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 통과 매칭 대기 보기
135(10159)
다음 중 소수 클래스의 비율이 매우 낮은 이진 분류 문제에서 클래스 불균형을 완화하기 위한 방법으로 보기 어려운 것은?
 2-1 분석 변수 처리 자체 통과 매칭 대기 보기
136(10158)
다음 중 범주형 변수 인코딩 기법 선택에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-1 분석 변수 처리 자체 통과 매칭 대기 보기
137(10157)
다음은 모델의 성능을 높이기 위해 활용되는 변수들이다. 파생변수에 해당하지 않는 것은?
 2-1 분석 변수 처리 자체 통과 매칭 대기 보기
138(10156)
다음 중 차원 축소(Dimensionality Reduction) 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-1 분석 변수 처리 자체 통과 매칭 대기 보기
139(10155)
다음 중 회귀분석에서 변수 선택 방법의 특성에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-1 분석 변수 처리 자체 통과 매칭 대기 보기
140(10154)
다음 중 제시된 자료의 측정 척도로 가장 적절한 것은?
 2-1 분석 변수 처리 자체 통과 매칭 대기 보기
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1과목 1장 비지니스 모델과 이기요인과 통제방안 데이터의 유형
문제
아래에서 빅데이터 시대의 위기와 통제에 대한 설명으로 가장 타당한 것끼리 묶은 것은?
보기
가) 데이터 익명화(Anonymization)는 사생활 침해에 대 한 근본요인을 차단할 수 있어 빠른 기술발전이 필요하다.
나) 빅데이터 분석은 일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 예측의 정확도는 높지만 항상 맞을 수는 없어 데이터 오용의 피해가 발생할 수 있다.
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 책임제보다 동의제를 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의에서 '행동결과'에 따른 처벌의 모순을 교훈 삼아 빅데이터 사전 '성향' 분석을 통한 통제가 강화될 필요가 있다.
마) 빅데이터가 발생시키는 문제를 중간자 입장에서 중재하며 해결해주는 알고리즈미스트 (Algorithmist)도 새로운 직업으로 부상하게 될 것이다.
  1. 선택지 1 가, 다
  2. 선택지2 나, 다
  3. 선택지3 가, 라
  4. 선택지4 나, 마
정답
나, 마
해설
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 동의제보다 책임체로 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의 국가의 형사 처벌과 같이 잠재적 위협이 아닌 명 확하게 행동한 결과에 대해 책임을 묻기 때문에 빅데이터 사전 성향 분석을 실시한다면 책임 원칙을 훼손한다.
비기봇 해설
1. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
2. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
#빅데이터 #정성데이터 #정량데이터 #데이터의 다양성 #하둡
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