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2023 수능 수리영역 미적 24번 홀수형 문제 답안 정답 풀이 해설 무한급수 정적분 구분구적법 2023 수능 수리영역 미적 24번 문제 정답 해설 문제풀이 답안 정적분 무한급수 구분구적법 개념을 묻는 문제에 대한 영상입니다. 먼저 문제부터 살펴보겠습니다. 무한급수 극한 문제처럼 보이지만 문제는 정적분과 관련된 문제입니다. 구분구적법으로 사각형을 n등분해서 면적의 합을 구하고 극한을 취해서 정적분 계산으로 넘어갈 수 있습니다. 아래 영상 사진처럼 f(x)를 무리함수로 보고 구간을 잡아갈 수 있습니다. 아래 사진처럼 1부터4까지의 구간의 사각형 합을 연상하고 다음 영상 화면처럼 값을 계산하면 3번임을 알 수 있습니다. 문제 풀이에 대한 자세한 설명은 아래 유튜브 영상 및 채널 링크에서 확인할 수 있습니다. [수학구조대 유튜브 채널] https://www.youtube.com/channel/UCEJgG.. 수능기출문제 손풀이/2025학년(2024) 2022. 12. 10.
2023 수능 수리영역 홀수형 11번 문제 해설 답안 문제풀이 수1 삼각함수 외접원 반지름 구하는 문제 2023 수능 수리영역 수학영역 홀수형 11번 삼각함수 문제 풀이 해설 답안 외접원 반지름 사인법칙 코사인법칙 수1 문제 풀이입니다. 원안에 사각형이 내접한 상태에서 각도가 같고 길이가 주어진 상태에서 외접원의 반지름을 어떻게 구할 것인가? 에 관한 문제입니다. 이 문제를 보면서 어떻게 풀 수 있을지 같이 고민해보도록 하겠습니다. 11번 문제의 그림처럼 외접원의 반지름을 구하라고 하고 있지만 처음 문제를 마주하면 어려울 수 도 있겠다는 생각도 듭니다. 문제에서 가장 먼저 어디 부터 보는 것이 좋을까? 라는 생각을 하게 됩니다. 특히 각도가 같은 부분이 중요한 부분이라고 생각합니다. 두 각도는 호BC와 호CD의 원주각을 나타내고 BC와 CD의 길이는 각각의 호에 대한 현의 길이로 볼 수 있습니다. 각 호의.. 수능기출문제 손풀이/2025학년(2024) 2022. 11. 28.
2023 수능 수리영역 확률과 통계 30번 변별력 4점 배점 문제 함수의 개수 구하는 문제 정답 및 해설 2023 수능 수리영역 수학영역 확률과 통계 확통 30번 4점 변별력 문제 정답 및 해설 답안 풀이 입니다. 홀수형 30번 문제는 조건을 만족하는 함수의 개수를 세는 문제가 출제 되었습니다. 수능을 보면서 갑자기 이 문제를 보면 당황할 수 도 있는 문제 였다고 생각을 합니다. 어렵고 복잡한 문제이지만 차근차근 설명하는데 초점을 맞추고 풀이과정을 준비해 보았습니다. 문제를 보면 만만치 않다는 생각이 들 수 있습니다. 1~10 자연수 집합에서 1~10자연수 집합으로 가는 함수인데 조건 (가), (나), (다)를 만족하는 함수의 종류가 몇가지 인지 경우의 수를 세는 문제입니다. 조건 (가)에서 함수가 크거나 같아야 한다는 조건을 볼 수 있습니다. 즉 감소하지 않고 같거나 증가하는 함수여야 한다는 것입니다. 조.. 수능기출문제 손풀이/2025학년(2024) 2022. 11. 27.
2023 수능 수리영역 확률과 통계 29번 조건부확률 문제 정답 및 해설 2023 수능 수리영역 수학영역 확률과 통계 확통 29번 조건부 확률 문제 정답 및 해설 풀이 입니다. 홀수형 29번 문제는 조건부 확률과 관련한 문제가 출제되었습니다. 먼저 간단하게 문제를 보면서 설명을 드리겠습니다. [문제 요약] 1. 카드는 1부터 6까지 6종류의 카드가 있고 모두 뒷면은 0이다. 2. 주사위를 1번 던저셔 숫자 k가 나오면 k 카드를 뒤집는다. 3. 3번 던져서 카드를 뒤집고 눈에 보이는 카드의 숫자 합이 짝수 일 때 4. 1의 눈이 한번만 나왔을 확률을 구하시오 [문제 정답] 조건부 확률 = 36/108 = 13/36 = q/p 정답 = p+q = 49 [문제 풀이] 1. 3번 던져서 눈에 보이는 숫자의 카드 합이 짝수일 경우의수 전체가지수 = 27 + 81 = 108 1)홀홀홀.. 수능기출문제 손풀이/2025학년(2024) 2022. 11. 22.
2023 수능 수리영역 확률과 통계 25번 적어도 1개 여사건 문제 정답 및 해설 2023 수능 수학영역 확률과 통계 홀수형 25번 문제는 적어도 1개 여사건을 이용해서 확률을 계산하는 문제가 출제되 었습니다. 코로나로 색상이 있는 마스크로 경우의수를 세는 문제인데요 먼저 문제가 어떤 내용인지 살펴보도록 하겠습니다. 문제에서 흰색 마스크 5개, 검은색 마스크 9개가 들어있는 상자에서 3개를 뽑는다고 합니다. 이 중 적어도 1개가 흰색 마스크일 확률을 계산해내는 문제입니다. 확률에서 여사건은 집합에서의 여집합 개념과 동일합니다. 전체에서 여집합을 빼면 원집합이 나오듯이, 확률도 전체 확률 1에서 반대 확률을 빼는 방식으로 숫자를 계산할 수 있습니다. 전체 경우의 수 = 14개의 마스크 중에 3개를 뽑는 가지수 = 14C3 검정색에서 모두 3개를 뽑느 경우의수 = 9C3 적어도 1개가 흰.. 수능기출문제 손풀이/2025학년(2024) 2022. 11. 22.
2023 수능 수리영역 확률과 통계 27번 정규분포 신뢰구간 길이와 크기 n에 관한 문제 풀이 2023년 수능 수리영역 확률과 통계 정규분포 신뢰구간 표본평균의 분포 임의추출 크기 n 에 관한 문제에 대해서 풀이 영상을 만들어보았습니다. 홀수형 27번에서는 신뢰구간의 길이와 크기를 구하는 문제가 출제 되었는데요~ 대략적으로 문제 풀이의 아이디어에 대해서 정리를 해보고자 합니다. [2023 수능 확률과 통계 27번 문제 풀이 아이디어] 1. 모집단은 정규분포를 따른데 2. 임의로 크기 16으로 추출한다 ☞ 표준편차가 루트 n만큼 줄어든다. 3. 95% 신뢰구간의 길이 = 2 * 1.96 * 시그마/루트n 이므로 4. 2*1.96*시그마 /루트16 = 9.8로 식을 세울 수 있습니다. 5. 위의 식을 풀면 시그마 = 10이 됨을 알 수 있습니다. 6. 2*2.58*시그마/루트n 수능기출문제 손풀이/2025학년(2024) 2022. 11. 19.
티스토리 광고 크롤러 호스팅 서버 과부하 오류 구글 에드센스 광고 게제 제한됨 해결 방법 갑자기 티스토리에서 구글 애드센스 문구만 나오고 광고가 게시 되지 않아서 구글 애드센스에 접속을 하게 되었고 다임 메세지가 갑자기 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 문제가 있는 페이지가 있다고 나와서 사유에 대해서 확인을 해보았습니다. 문제는 크롤러:호스팅 서버 과부하라고 나와 있습니다. 너무 많은 url로 인해 크롤러 광고 과부하가 걸렸다고 나오더라구요.. 필요한 조치 사항을 살펴보니 정책 위반 문제가 아니라고 나오네요~ 사이트 URL 문제를 확인하기 위해서 구글 서치 콘솔에 들어가보았습니다 구글 서치 콘솔 사이트에 가서 URL을 검사해보도록 합니다. URL이 구글에는 등록 되어 있다고 나와 있습니다. 오른쪽 아래 색인 생성 요청 버튼을 눌러봅니다. 1~2분 정도의 시간이 소요된후.. 다음과 같은 메.. 카테고리 없음 2022. 11. 12.
직장인 왕초보 엑셀 VBA 매크로 강의[해커스 HRD, 업무 효율 UP! 실무에 바로 활용하는 엑셀 VBA 매크로] 직장인 왕초보 엑셀 VBA 매크로 강의 해커스 HRD 오픈 업무 자동화 사무 자동화 칼퇴근 워라밸을 위한 필수 강의가 오픈되었습니다. 반복적이고 지루한 단순 업무에 지치신 분들에게 엑셀 VBA 매크로 코딩 공부를 추천합니다. [빅공남 선생님 엑셀 VBA 매크로 강의 샘플 영상] 해커스 HRD class.hackershrd.com [빅공남 선생님 엑셀 VBA 매크로 강의 링크] 기업교육의 중심 :: 해커스HRD 챔프스터디 재직자 내일배움카드, 기업단체교육, 실무역량 강화 교육, 직급별 필수교육, 고용노동부 인증 훈련기관 www.hackershrd.com 1. 엑셀 매크로 VBA 가 직장인들에게 도움이 되는 이유 저는 회사에서 엑셀 업무를 많이 담당했습니다. 많은 직장인들이 회사에서 단순하고 반복적인 엑셀 .. 카테고리 없음 2022. 8. 21.
Box Cox Transformation 파이썬 박스 콕스 변환 Skew 조절 [빅공남! 통계 같이해요] Box Cox Transformation 파이썬 박스 콕스 Skew 조절 함수 변환에 대해서 공부하는 포스팅과 유튜브 영상을 준비했습니다. Box Cox 변환은 특히 지난 시간에 공부했던 지수,로그,루트,역수 변환 등 데이터의 함수변환을 포괄하는 개념으로 적절한 변환으로 정규분포에 가깝도록 만드는 분포입니다. 먼저 오늘 Box Cox Transformation을 공부하기 앞서, 지난 포스팅의 함수변환에 관한 내용을 공부하고 오늘 포스팅과 유튜브 영상을 보시면 도움이 되실 것입니다. 지난 포스팅 링크는 아래와 같습니다. Log Transformation 로그/지수/제곱/루트/역수 함수변환 [빅공남! 통계 같이해요] Log Transformation 로그 지수 루트 역수 제곱 변환 등 데이터의 변수 변환 기.. 빅데이터/통계노트 2022. 3. 31.
Log Transformation 로그/지수/제곱/루트/역수 함수변환 [빅공남! 통계 같이해요] Log Transformation 로그 지수 루트 역수 제곱 변환 등 데이터의 변수 변환 기법 중에 하나인 함수 변환에 대해서 같이 공부하는 포스팅과 유튜브 영상을 준비했습니다. 특히, 로그 변환은 Data의 Skew를 조절하는 중요한 내용 중에 하나입니다. 데이터 분석과 공학에서 자주 등장하는 Log Normal Distribution과도 연관이 있는 내용입니다. 오늘은 어떻게 함수변환을 직관적으로 쉽게 이해할 것인가 초점을 맞추고 내용을 정리하도록 하겠습니다. 데이터 검정 사이트에서 변수변환은 하나의 소주제임을 확인할 수 있습니다. 지난 포스티엥 이어서 계속 변수 변환에 대해서 정리를 해나가고 있습니다. 변수 변환 기법은 크게 4가지로 정리하고 있습니다. 1) Scaler(Min-max/Z-score.. 빅데이터/통계노트 2022. 3. 26.
구간화(Binning) 더미변수(Dummy Variable) pd.cut[빅공남! 통계 같이해요] 구간화(Binning) 더미변수(Dummy Variable) 변수변환 빅데이터 분석기사 빅분기 변수변환 주제로 오늘 포스팅을 준비했습니다. 지난 포스팅에서는 변수변환 방법으로 Scaler에 대해서 공부를 했었습니다. 오늘은 연속형, 변수형 변수를 서로 변환하는 내용에 대해서 주로 다루고자합니다. 이론적인 내용과 파이썬 코딩 실습을 같이하는 포스팅과 유튜브 영상을 준비했습니다. 유튜브 영상 링크는 포스팅 맨 하단에 첨부하도록 하겠습니다. 지난 포스팅에서 정리했듯이, 변수변환 방법은 4가지로 정리를 해보고 있습니다. - Scaler(Min-max, Z-score, Robust) - 구간화(Binning) - 더비 변수(Dummy Variable - 함수 변환(지수,로그,루트,역수 등등....) 오늘은 4가지.. 빅데이터/통계노트 2022. 3. 9.
MinMax Standard Robust Scaler 변수 변환 [빅공남! 통계 같이해요] MinMax Scaler Standard Scaler Robust Scaler 빅데이터 분석기사 빅분기 통계 2과목 소주제 변수변환에 대해서 공부를 정리하고자 합니다. 특히, 오늘 포스팅에서는 Scaler 종류 3가지에 대해서 포스팅과 유튜브 영상으로 정지를 하려고합니다. 먼저 변수변환에 대해서 알아보고, 각 Scaler의 이론적인 의미 그리고 파이썬 코딩실습 등으로 내용을 살펴보겠습니다. 유튜브 공부영상 링크는 포스팅 맨 하단에 첨부하겠습니다. 빅데이터 분석기사 목차를 다시 한번 살펴보고자 합니다. 목차를 보면 변수변환이라는 소주제를 확인할 수 있습니다. 데이터 검정에서 공개된 빅분기 작업형 예제 1번을 보면 다음과 같습니다. 오늘 포스팅은 Min-Max Scaler와 같은 변수변환이 어떤 의미인지에 .. 빅데이터/통계노트 2022. 3. 8.
파생변수 요약변수 Derived Variable Summary Variable [빅공남! 통계 같이해요] 파생변수 요약변수 빅데이터 분석기사 2과목 주제 중에 하나인 파생변수에 대해서 정리해보고자 합니다. 지난 포스팅까지는 차원축소에 대해서 여러 포스팅으로 나누어서 정리를 했었습니다. 오늘은 주로 파생변수와 요약변수의 차이점과 특징에 대해서 알아보고자 합니다. 데이터 검정 사이트에 가면 빅데이터 분석기사 필기 시험에 대한 설명을 볼 수 있습니다. 아래 그림은 데이터 검정 사이트에서 2과목 빅데이터 탐색의 소주제를 참조해서 가지고 왔습니다. 1. 데이터 마트(Data Mart)? 파생변수에 대해 공부하기 앞서 데이터 마트에 대해서 살펴보고자 합니다. 데이터 웨어하우스, 데이터 마트라는 저장공간이 있습니다. 데이터 웨어하우수(DW), 데이터 마트(DM)을 알아보고자 아래 그림을 보면서 이해해보고자 합니다. 수집.. 빅데이터/통계노트 2022. 3. 1.
SVD Singular Value Decomposition 특이값분해 [빅공남! 통계 같이해요] SVD Singular Value Decomposition 특이값 분해 차원축소 기법 공부 주제로 오늘 포스팅을 준비하였습니다. 오늘 내용은 행렬과 관련된 주제로 선형대수학과 관련이 깊습니다. 선형대수학에서 등장하는 행렬의 SVD 기법을 활용해서 데이터 분석에서는 어떻게 차원축소로 연결되는지 알아보고자 합니다. 1. Data는 벡터? Data는 행렬? 데이터는 각각의 행에 대해서 벡터로 볼 수 있습니다. 아개 그림과 같이 1개의 행은 1개의 Sample로 볼 수 있습니다. Sample 여러 개를 모아놓은 데이터는 행렬(Matrix)로 이해할 수 있습니다. 그래서 데이터 분석 차원에서 SVD는 데이터를 행렬(Matrix)로 보고, Matrix의 Feature를 어떻게 추출할 것인가?와 관련이 있습니다. S.. 빅데이터/통계노트 2022. 2. 24.
LDA Linear Discriminant Analysis [빅공남! 통계 같이해요] LDA Linear Discriminant Analysis 선형판별분석 차원축소 기법 공부를 주제로 오늘 포스팅을 준비했습니다. 지난 포스팅에서 공부했던 PCA(Principle Compnent Analysis) 주성분분석과 Linear Projection한다는 점에서는 비슷한 방법이라고 할 수 있습니다. 하지만 두 기법은 축(Axis)를 다른 방법으로 잡아간다는 점에서 다른 차원 축소 기법입니다. 그래서 오늘 포스팅에서는 LDA에 대해서 알아보고 어떤 차이점이 있는지 알아보도록 합니다. 유튜브 영상은 포스팅 맨 하단에 첨부하도록 하겠습니다. 1. LDA(Linear Discriminant Analysis)란? LDA 선형판별분석은 단어 그래도 LInear하게 Discriminant 판별하는 분석법입니다.. 빅데이터/통계노트 2022. 2. 14.
Scree Plot PCA Eigenvalue Explained Ratio [빅공남! 통계 같이해요 ] Scree Plot PCA Principle Analysis Explained Ratio Eigenvalue Covariance Marix 차원축소 공부에 도움되는 내용을 다루고 있습니다. 오늘 포스팅에서는 Scree Plot에 대해서 정리를 해보고자합니다. Scree Plot은 PCA 주성분분석에서 고유값의 비율(Explained Ratio)를 차트로 시각화한 것입니다. 먼저 오늘 포스팅을 공부하기 앞서 빅공남 통계 26번째 영상에서 PCA 기법에 관한 내용들을 공부하고 Scree Plot을 보시면 도움이 되실 것입니다. 지난 포스팅 링크 먼저 첨부하도록 하겠습니다. PCA Principle Component Analysis 주성분분석 [빅공남! 통계 같이해요] PCA(Principle Componen.. 빅데이터/통계노트 2022. 2. 9.
PCA Principle Component Analysis 주성분분석 [빅공남! 통계 같이해요] PCA(Principle Component Analysis) 주성분 분석은 차원축소 기법 중 중요한 개념중에 하나입니다. 차원 축소(Dimensional Reduction)는 정사영(Projection)을 통해서 줄일 수 있는데 오늘 포스팅에서는 이 기법의 시각적인 이해화 수식을 100% 정리하지는 않지만 직관적인 의미 정도를 전달하고자 합니다. 먼저 빅공남 통계 23번째 영상에서는 2차원을 1차원으로 축소하는 정사영(Projection)에 대해서 공부했었습니다. 지난 포스팅 링크 먼저 첨부하겠습니다. 정사영 Projection 2d to 1d 2차원 1차원 차원축소 [빅공남! 통계 같이해요] 정사영 Projection 2차원 1차원 차원축소 개념 등에서 중요한 내용 중에 하나입니다. 빅데이터 분석에서 .. 빅데이터/통계노트 2022. 2. 5.
Feature Selection Feature Extraction 차원축소 PCA LDA t-SNE SVD [빅공남! 통계 같이해요] Feature Selection Feature Extraction 변수 선택 변수 추출 무슨 차이가 있을까? 차원 방법은 크게 변수 선택과 변수 추출로 나누어서 생각해볼 수 있습니다. 오늘 포스팅에서는 두 차이점이 무엇인지 알아보고 각각의 기법이 어떤 것들이 있는지 흐름만 잡는 포스팅과 유튜브 영상을 준비했습니다. 관련 링크는 포스팅 하단에 첨부하도록 하겠습니다. 1. 변수 선택 vs 변수 추출 (Feature Selection vs Extraction) 1) 변수 선택 : n개의 변수중에서 부분적으로 몇개를 사용할지 선택함. 2) 변수 추출 : n개의 변수 중에서 원본 데이터를 설명하면서 적은 개수로 new Feature 생성하고 new Feature의 Linear/Nonliear한 결합으로 만든 공간.. 빅데이터/통계노트 2022. 1. 29.
Vector Inner Product Dot Product 벡터 내적 선형대수 [빅공남! 통계 같이해요] Vector dot product inner product 벡터 내적 개념은 빅데이터 공부에서 중요한 개념 중에 하나입니다. 빅데이터 공부에서 차원축소 기법 중에서 PCA 주성분분석을 공부하다보면 수직으로 축을 잡아간다는 개념이 등장합니다. 고차원 공간에서 수직의 의미를 이해하려면 먼저 내적의 의미와 계산방법을 이해하고 있어야만합니다. 그래서 오늘 포스팅에서는 내적과 수직의 개념에 대해서 정리를 해보고자합니다. 유튜브 공부영상 링크는 포스팅 하단에 첨부하도록 하겠습니다. 벡터의 내적을 요약하면 2가지로 설명할 수 있습니다. 1) 벡터의 크기 2) 벡터의 각도 (코사인) 그래서 위의 개념을 설명하기 위해서 아래 3가지 관점에서 이해하고자합니다. 1) 벡터의 크기 2) 벡터의 내적 3) 벡터의 수직 1. 벡.. 빅데이터/통계노트 2022. 1. 27.
정사영 Projection 2d to 1d 2차원 1차원 차원축소 [빅공남! 통계 같이해요] 정사영 Projection 2차원 1차원 차원축소 개념 등에서 중요한 내용 중에 하나입니다. 빅데이터 분석에서 차원을 축소한다는 개념에서 벡터의 정사영 Projection 개념을 이해하면 도움이 됩니다. 2차원에서 1차원으로 정사영 시키는 것을 시각화 해서 영상을 준비해보았습니다. 2차원을 1차원으로 정사영(Projection)시키는 내용을 준비하고자, 파이썬 코딩 실습을 해보았습니다. 구글 코랩에서 파이썬 코딩실습을 했고, 결국 파이썬 코딩으로 직선을 360도 회전시키면서 정사영 하는 내용을 성공하였습니다. 각도를 바꿔가면서 아래 그림을 만들어 냈습니다. 1. 정사영(Projection)이란? 어떤 벡터u를 v벡터로 프로젝션 시킨다는 것은 수직으로 빛의 그림자를 만들어서 v젝터에 평행한 벡터로 만드는 .. 빅데이터/통계노트 2022. 1. 25.

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