gibbs sampler, metropolis-hastings algorithm,
서론
지금까지 많은 사회과학 분야에서의 분석은 비교에 초점을 맞춘 경우가 많았다. 그러나 이와 같은 두 개 이상의 집단에서 각각 자료를 모은 후 그 집단 간의 평균 차이를 보고 그것이 유의미하다면 그 현상을 설명하려고 하는 식의 접근법은 많은 한계를 가지고
나) Sample 2.
물 : 아세톤 : MIBK = 15 : 15 : 30
RT
Area
부피(1차-3차)㎕
Acetone
1.245
12037926
1차
1.62911
2차
1.41867
3차
1.42526
MIBK
3.373
27977997
1차
5.06129
2차
4.99423
3차
4.93190
Water
0
0
1차
x
2차
x
3차
x
upper (extraction)
(검량선 1,2,3차식을 이용해 각각의 부피를 구한다.)
(sample2
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