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생물통계학28

01두려움보다 호기심으로: 바이오를 위한 통계 강의를 시작하며 02같은 평균, 다른 실험: 평균만으로 데이터를 판단하면 안 되는 이유 03표본은 왜 매번 달라지는가: 한 번의 평균에서 반복표집으로 04하나의 숫자에서 불확실성의 범위로: 신뢰구간을 제대로 읽는 법 05평균, 다음 관측, 모집단의 범위: 서로 다른 세 구간과 기준선 06가설검정이 실제로 묻는 것: 차이는 우연만으로도 생길 수 있는가 07평균보다 먼저 산포를 본다: 두 집단의 퍼짐이 다를 때 08한 집단을 기준값과 비교한다: 효과·CI·p-value를 함께 읽기 09두 집단을 올바르게 비교한다: 독립·대응·Welch의 선택 10여러 집단과 ANOVA: 변동을 나누어 평균 차이를 묻는다 11차이가 없다는 것과 동등하다는 것: TOST와 동등성 한계 12표본크기와 검정력: 데이터는 몇 개면 충분한가 13함께 움직이는 두 변수: 상관계수보다 산점도를 먼저 본다 14관계를 식으로 표현하고 진단한다: 회귀와 잔차 15OFAT에서 DOE로: 한 번에 하나씩 바꾸면 놓치는 것 16완전요인설계의 기하와 효과: 모든 조합에서 무엇을 분리하는가 17실험 순서·반복·블록: 같은 조합표를 좋은 실험으로 만드는 법 18요인효과에서 예측과 탐색으로: DOE 모형을 진단하는 순서 19부분요인설계와 alias: 실행 수를 줄일 때 잃는 정보 20Screening 결과를 후속실험으로 이어가기 21중심점이 알려주는 곡률: 직선모형을 언제 의심할까 22반응표면설계의 모양: CCD와 Box-Behnken은 어디를 측정할까 232차모형을 만들고 의심하기: R² 하나로 끝내지 않는 진단 24최적조건은 끝이 아니라 다음 실험의 시작입니다 25최적점보다 견고한 영역: Monte Carlo로 입력 흔들림 보기 26제약이 있는 맞춤형 설계: 실행 가능한 점에서 정보를 고르기 27Definitive Screening Design을 단계적으로 분석하기 28설계·분석·확인·보고를 하나의 검증 패키지로 묶기

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