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수업노트

  • [문헌정보통계] 8. t검정과 ANOVA, 사후검정

    2016.06.10 by ∫2tdt=t²+c

  • 자료분류표의 유형별 구분

    2016.06.10 by ∫2tdt=t²+c

  • 현대 자료분류법 비교

    2016.06.10 by ∫2tdt=t²+c

  • [문헌정보통계] 7. 상관

    2016.06.09 by ∫2tdt=t²+c

  • [문헌정보통계] 6. Z검정

    2016.06.09 by ∫2tdt=t²+c

  • [문헌정보통계] 5. 가설과 통계적 유의성 검증

    2016.06.09 by ∫2tdt=t²+c

  • [정보표준화론] 5. DTD

    2016.06.09 by ∫2tdt=t²+c

  • [정보표준화론] 4. Markup Language / RDF

    2016.06.08 by ∫2tdt=t²+c

[문헌정보통계] 8. t검정과 ANOVA, 사후검정

t검정df = n-1 이 30보다 작을 경우를 소표본, 클 경우를 대표본이라고 함.소표본의 경우 표본표준편차와 모표준편차의 차이가 커짐. 따라서 일반적인 z검정을 사용하기에 어렵기에 이에 대한 보정이 들어간 t검정을 사용해야함범주형 자료가 연속형 자료에 어떤 차이를 주는지 검정하는데 사용됨. (범주->연속)차이가 의미 있는 것(두 표본이 다른 모집단에서 나온것)인지 아닌지(두 표본이 같은 모집단에서 나온것)를 알아내는것표본평균차이 검증두 표본 X1, X2에 대해 다음과 같이 t값을 계산한다. (여기서 σ_diff는 두 평균차이에 대한 표준편차)t = 0에 가까울수록 두 집단은 같은 모집단에서 나왔을 확률이 높다. => 영가설σ_diff를 계산하는 방법은 두 표본이 독립적이냐 종속적이냐에 따라 달라진다.표..

수업노트 2016. 6. 10. 23:40

자료분류표의 유형별 구분

자료분류표의 유형별 구분 아래 내용은 윤희윤, 2013, (개정증보4판), 태일사 교재의 3.2장 '자료분류표의 유형'을 바탕으로 하였음. 특징사례장점단점 십진식아라비아 숫자를 사용하여 주제의 내용을 10구분씩 점진적으로 세분하여 계층 구분하는 분류 시스템DDC, UDC, KDC, NDC분류기호가 단순, 이해하기 쉬움, 순서 명확상하관계가 분명하여 개념파악이 용이함전개를 통해 새로운 주제삽입이 용이함조기성이 풍부국제적 통용상관색인 있을 경우 사용하기 편리분류지가 9개로 한정. 형식적이고 동의류의 전개 능력이 떨어짐10진 전개방식은 기계적이고 인위적새로운 항목을 적절한 위치에 삽입하기 곤란힘, 그로 인해 주제의 배열이 비논리적인 곳이 발생 가능분류기호가 길어짐 비십진식아라비아 숫자 이외의 기호를 사용분류기..

수업노트 2016. 6. 10. 20:02

현대 자료분류법 비교

KDC-DDC-UDC-LCC-CC 간단 비교 아래 내용은 윤희윤, 2013, (개정증보4판), 태일사 교재의 5장 '현대 자료분류법의 이해'를 바탕으로 하였음. DDCKDCUDCLCCCC 역사1876년 Melvil Dewey 초판 발표조선십진분류법, DDC에 대한 문제점 제기1964년 한국도서관협회 분류위원회에서 초판 발행La Fontaine, P. Otlet이 IIB 창설을 주도, 새로운 분류표 개발에 착수미국국회도서관 목록부서 책임자인 J.C.M. Hanson과 Charles Martel이 미국 역사분야 개요를 시작으로 탄생서로 다른 전문가에 의한 분류표 개발방식 사용1933년 인도의 도서관학자 S.R. Ranganathan이 고안 구조계층적 구조: 주류, 강목, 요목, 세목으로 이어지는 구조인 계층..

수업노트 2016. 6. 10. 00:28

[문헌정보통계] 7. 상관

상관(Correlation)두 개 이상 변수들 간의 관계쌍의 측정치를 다루는 것. 두 자료가 서로 연관이 있는것으로 묶여있을때 상관개념을 논할 수 있음.예) 성인 남성의 키와 몸무게: 상관계수 산출 가능. / 성인 남성의 키와 성인 여성의 몸무게: 두 자료가 연결이 안되므로 불가능. 상관계수(Coefficient of correlation): 두 변수들이 서로 관계되는 정도를 나타내는 지수. -1~1의 값을 가짐. 정적 상관관계: 한 변수가 클수록 다른 변수도 크고, 한 변수가 작을수록 다른 변수도 작은 경우부적 상관관계: 한 변수가 클때 다른 변수는 작고, 한 변수가 작을때 다른 변수는 큰 경우상관이 없는 경우: 두 변수가 아무 관계가 없을때, 마구 흩어져 있을때상관계수는 강도(상관계수의 절대값. 1에..

수업노트 2016. 6. 9. 04:28

[문헌정보통계] 6. Z검정

z검정(z-Test)큰 표본을 대상으로하는 검정법으로, 대게 자유도가 30이상인 경우. 이정도 규모의 표본일 경우 정규분포를 전제할수 있고, 이 원리를 이용해 검정을 실시한다.k개의 표본을 표집하여 각기 평균치를 계산하면 각각의 평균을 구할 수 있음중심극한정리에 의해 표집분포는 모집단의 평균치를 중심으로하는 정규분포를 이루게 됨따라서 정규분포의 원리를 따라 모평균이나 모수치를 추정할 수 있음이를 이용해 z점수를 구하고, 임의의 표본이 이 점수에 해당할 확률을 계산하여 영가설을 기각여부를 판단함.모표준편차를 알고 있는 경우 작은 표본이라도 z검정을 사용할수 있고, 모표준편차를 모르는 작은 표본일 경우는 표준편차를 수정해주는 t검정을 실시해야함. 비교하려는 두 집단은 독립적일수도, 상관자료(종속적)일수도 있..

수업노트 2016. 6. 9. 04:28

[문헌정보통계] 5. 가설과 통계적 유의성 검증

가설 검증영가설(귀무가설, H0): 입증하고자하는 것과 반대되는 가설로, 대게 어떤것이 다른것과 차이가 없거나 유의미한 결과가 없다고 주장하는 가설. 통계학에서는 가설을 검증하기에 앞서 가장 먼저 영가설이 성립하다는 전제에서 출발하여, 이를 기각함으로써 대립가설이 옳다는 것을 검증하는 단계를 거친다.대립가설(Hn): 입증하고자하는 가설. 대게 어떤 것이 다른 것과 차이가 존재한다거나 유의미한 결과가 존재한다는 주장. 영가설을 기각하기 위하여 유의수준(유의미한 수준)이라는 개념을 도입. 대게 연구에서는 전통적으로 p = 0.01(1%) 또는 0.05(5%)를 많이 사용한다. 즉 분포상에서 p보다 더 작은 확률로 일어날 상황이 발생했을 경우 그것이 정상적이지 않다고 보고 영가설을 기각하고 대립가설을 수용하는..

수업노트 2016. 6. 9. 03:04

[정보표준화론] 5. DTD

DTD(Document Type Definition)XML로 특정 데이터를 작성시 공통된 양식을 강제하여 추후에 통합하여 의미를 부여하고 자동화처리가 가능하도록 하기 위해 데이터 양식을 정의해야함. 이를 위해 DTD나 XML Schema를 사용하여 XML문서의 구조를 정의.한계DTD 자체는 Well-formed XML 문법을 사용하지 않기에, DOM을 통합 접근이 불가능XML문서는 오직 하나의 DTD만 선언가능. 즉 복수의 DTD를 조합하여 사용하는 것이 불가능리터럴 데이터를 검증하는 방법을 제공하지 않음.확장성이 없음. 다양한 새 데이터 타입을 추가할수 없고, 재사용이 불가능하므로 기존의 DTD를 확장하려면 DTD를 새로 작성해야한다.Namespace를 지원하지 않음정적인 선언만 지원됨. 동적 선언 불..

수업노트 2016. 6. 9. 00:11

[정보표준화론] 4. Markup Language / RDF

Markup Language텍스트를 명확하게 설명해주는 모든 방법을 의미정형화된 방식으로 텍스트 전체 혹은 일부를 기술해주거나 특징지어주는 과정정보자원을 실제로 기술할 수 있는 메타데이터 스키마로 사용되는 인코딩 방식 MARC, METS인코딩 구문을 구축하는 목적으로만 사용되는 마크업 언어: SGML, HTML, XML, XHTML 고안특징한계 SGML미국 출판협회에서 문서를 디지털 방식으로 표현하기 위해 개발 문서 구조뿐만 아니라 문장 내의 요소를 식별하고 정형화된 방식으로 문서를 생성할 수 있도록 설계문법자체가 복잡하고 구현하기 어려워서 활성화되지 못함 HTMLTim Berners-Lee가 웹 페이지를 기술하기 위해 개발 태그를 이용하여 문서의 메타데이터 요소를 인코딩할 수 있음웹 페이지 기술 목적이..

수업노트 2016. 6. 8. 22:43

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