26회 기출문제

실기 시험일자

2022.09.25

머신러닝 1

데이터셋

데이터 경로: /api/problem-datasets/Datamanim/datarepo/main/adp/26/problem1.csv

데이터 미리보기

row	InvoiceNo	StockCode	Description	Quantity	InvoiceDate	UnitPrice	CustomerID	Country
0	563808	22432	WATERING CAN PINK BUNNY	6.0	8/19/2011 11:46	1.95	12626.0	Germany
1	561645	23166	MEDIUM CERAMIC TOP STORAGE JAR	12.0	7/28/2011 15:16	1.25	14911.0	EIRE
2	568651	20985	HEART CALCULATOR	12.0	9/28/2011 12:04	1.25	12362.0	Belgium
3	541711	22772	PINK DRAWER KNOB ACRYLIC EDWARDIAN	24.0	1/21/2011 11:18	1.25	14646.0	Netherlands
4	554134	21154	RED RETROSPOT OVEN GLOVE	10.0	5/23/2011 9:48	1.25	12583.0	France

컬럼 설명

InvoiceNo: 거래 번호. 각 거래에 부여된 6자리 숫자이며, c로 시작하면 취소 거래
StockCode: 상품 코드. 상품별로 구분되는 5자리 숫자형 코드
Description: 상품명
Quantity: 거래별 상품 수량
InvoiceDate: 거래가 생성된 날짜와 시간
UnitPrice: 상품 단가. 영국 파운드 기준
CustomerID: 고객 번호. 고객별로 부여된 5자리 숫자형 코드
Country: 고객 거주 국가명

1-1

결측치를 확인하고 제거하라.

1-2

이상치를 제거하는 방법을 설명하고, 이상치 제거 결과를 통계적으로 제시하라.

1-3

전처리한 데이터로 KMeans, DBSCAN 등 방법을 사용해 군집을 생성하라.

머신러닝 2

2-1

위에서 생성한 군집들의 특성을 분석하라.

2-2

각 군집별 대표 추천 상품을 도출하라.

2-3

CustomerID가 12413인 고객을 대상으로 상품을 추천하라.

통계 1

1-1

철강제품의 불량률을 조사할 때, 불량률의 90% 신뢰수준과 추정오차한계 5% 이내 조건을 만족하기 위한 최소 표본 크기를 구하라.

통계 2

데이터셋

문제 자료

원본 이미지:

2-1

1월부터 9월까지의 은 가격과 이동평균 3이 설정된 시계열 그래프를 그려라.

2-2

1월 대비 9월의 은 가격이 몇 퍼센트 올랐는지 구하라. 소수점 두 번째 자리에서 반올림한다.

통계 3

데이터셋

문제 자료

원본 이미지:

3-1

A, B, C 자치구별 W 의원 지지율이 같은지 검정하기 위한 연구가설과 귀무가설을 설정하라.

3-2

검정통계량을 구하고 결론을 내려라.

통계 4

데이터셋

데이터 경로: /api/problem-datasets/Datamanim/datarepo/main/adp/26/pressure.csv

데이터 미리보기

row	gender	pressure
0	male	106.8
1	male	100.8
2	male	84.5
3	male	104.2
4	male	107.0

4-1

A초등학교 남학생 16명과 여학생 9명의 평균 혈압 차이 검정을 위한 연구가설과 귀무가설을 설정하라. 남학생과 여학생의 혈압 데이터는 정규분포를 따르며 등분산이라고 가정한다.

4-2

통계량을 구하고 연구가설 채택 여부를 기술하라.

4-3

4-2에서 구한 검정 통계량 값을 바탕으로 신뢰구간을 구하라.

통계 5

데이터셋

데이터 경로: /api/problem-datasets/Datamanim/datarepo/main/adp/26/problem7.csv

데이터 미리보기

row	height	weight	waistline
0	174.396	72.102	79.37870000000001
1	179.656	81.255	80.6649
2	175.079	76.207	80.31660000000001
3	180.804	81.354	80.8794
4	177.448	78.768	80.3499

5-1

height, weight, waist 컬럼을 가진 데이터로 20대 남성의 키와 허리둘레가 체중에 미치는 영향을 베이지안 회귀로 추정하라. 시드넘버는 1234, burn-in은 1000, MCMC는 10000으로 수행하고, 회귀계수는 소수점 둘째 자리까지 반올림한다. 회귀계수의 사전분포는 improper uniform prior, 오차항 분산의 사전분포는 형상과 척도가 각각 0.005인 역감마 분포로 둔다.

5-2

위에서 만든 모델을 바탕으로 키 180cm, 허리둘레 85cm인 남성의 몸무게를 추정하라.

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