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QUIZ · 문제 풀이
ADsP 3과목: 데이터 분석 핵심 50제
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Q1.
축하합니다! ADsP 한권에 끝내기 패키지 완성!
1
① 합격하겠습니다!
2
② 고마워요.
3
③ 끝.
4
④ 바이
정답 처리
(₩)
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💡 해설
이제 공인중개사, 지텔프, ADsP까지 완벽한 자격증 라인업이 구축되었습니다!
🤔
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Q2.
비계층적 군집 분석 기법 중 가장 대표적인 것은?
1
① K-평균 군집 (K-means)
2
② 최단 연결법
3
③ 와드 연결법
4
④ 덴드로그램
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(₩)
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💡 해설
중심점을 기준으로 데이터를 나누는 K-means가 비계층적 방식의 대표입니다.
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Q3.
상자 그림(Box Plot)에서 중앙값(Median)을 나타내는 선의 위치는?
1
① 박스의 맨 윗부분
2
② 박스의 중간 가로선
3
③ 수염(Whisker)의 끝
4
④ 별도의 점
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(₩)
복습 큐
💡 해설
박스 플롯의 박스 내부 가로선이 중앙값(Q2)을 의미합니다.
🤔
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Q4.
p-value(유의확률)가 0.01일 때, 유의수준 0.05에서 귀무가설(H0)에 대한 결정은?
1
① 귀무가설을 채택한다.
2
② 귀무가설을 기각한다.
3
③ 결정을 내릴 수 없다.
4
④ 데이터가 부족하다.
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(₩)
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💡 해설
p-value가 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다.
🤔
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Q5.
다중 공선성(Multicollinearity)을 확인하기 위한 지표는?
1
① VIF (Variance Inflation Factor)
2
② AIC
3
③ BIC
4
④ p-value
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(₩)
복습 큐
💡 해설
VIF가 10 이상이면 다중 공선성이 심각하다고 판단합니다.
🤔
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Q6.
앙상블 기법 중 여러 개의 Decision Tree를 독립적으로 학습시켜 투표하는 방식은?
1
① 배깅 (Bagging / Random Forest)
2
② 부스팅 (Boosting)
3
③ 스태킹 (Stacking)
4
④ 가지치기
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(₩)
복습 큐
💡 해설
복원 추출을 통해 여러 모델을 만드는 배깅의 대표 사례가 랜덤 포레스트입니다.
🤔
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Q7.
로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression)의 종속변수 특징은?
1
① 연속형 숫자
2
② 범주형 (이진 분류 등)
3
③ 시계열 데이터
4
④ 비정형 텍스트
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(₩)
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💡 해설
성공/실패, 예/아니오 처럼 확률을 통해 범주를 분류할 때 쓰입니다.
🤔
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Q8.
과적합(Overfitting)을 방지하기 위한 방법이 아닌 것은?
1
① 데이터 양 늘리기
2
② 모델의 복잡도 줄이기
3
③ 변수의 개수 무한정 늘리기
4
④ 교차 검증 (Cross-Validation)
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(₩)
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💡 해설
변수가 너무 많으면 훈련 데이터에만 너무 맞춰져서 오버피팅이 발생합니다.
🤔
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Q9.
회귀 모델 선택 시 변수를 하나씩 추가하거나 제거하며 최적의 모델을 찾는 방법이 아닌 것은?
1
① 전진 선택법 (Forward Selection)
2
② 후진 제거법 (Backward Elimination)
3
③ 단계적 선택법 (Stepwise Selection)
4
④ 전수 조사법 (Full Search)
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(₩)
복습 큐
💡 해설
변수 선택법은 전진, 후진, 단계적 방식이 기본입니다.
🤔
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Q10.
회귀 분석의 가정 중 '오차항의 분산이 모든 X에 대해 일정하다'는 것은?
1
① 선형성
2
② 독립성
3
③ 등분산성 (Homoscedasticity)
4
④ 정규성
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(₩)
복습 큐
💡 해설
잔차의 산점도가 일정하게 퍼져 있어야 한다는 가정입니다.
🤔
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채점 및 종료
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