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제1강 통계학의 기초 | 1. 통계학의 개념 2. 모집단과 표본의 이해 | ![]() |
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제2강 기술통계학(1):자료의 정리 및 표현 | 1. 자료의 종류 및 척도의 형태 이해 2. 도수분포표 및 그래프를 활용한 질적자료와 양적자료의 정리 | ![]() |
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제3강 기술통계학(2):수치적 방법(pp.67-112) | 1. 중심경향치 2. 산포도의 측정치 3. Chebyshev의 정리 4. 변동계수 5. 상대위치의 측정치 6. 형태의 측정치 | ![]() |
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제4강 확률이론(pp.113-149) | 1. 사상과 표본공간 2. 집합이론 3. 확률의 정의 4. 확률의 연산법칙 5. Bayes 정리 | ![]() |
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제5강 확률변수와 확률분포(pp.150-188) | 1. 확률변수 2. 확률분포 3. 확률함수 4. 기대값과 분산 5. 결합확률분포 6. 공분산과 상관계수 | ![]() |
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제6강 확률분포(1):이산확률분포(pp.168-188) | 1. Bernoulli 시행 2. 이항분포 3. 포아송분포 4. 초기하분포 | ![]() |
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제7강 확률분포(2):연속확률분포 | 1. 균등분포 2. 정규분포 3. 이항분포와 정규근사법 4. 지수분포 | ![]() |
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제8강 표본분포 | 1. 표본추출 2. 설문지 작성법 3. 표본추출방법 4. 표본분포 5. 평균의 표본분포 6. 표본분포의 형태 7. 비율의 표본분포 | ![]() |
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제9강 통계적 추정: 한 모집단(pp.306-332) | 1. 점추정과 구간추정 2. 추정량의 결정기준 3. 구간추정 4. 모평균의 신뢰구간 | ![]() |
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제09강 통계적 추정: 한 모집단(pp.333-365) | 1. 모비율의 신뢰구간 2. 표본크기의 결정 3. 모분산의 신뢰구간 | ![]() |
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제10강 가설검정:한모집단(pp.366-417) | 1. 가설검정의 기본개념 2. 모평균의 가설검정 3. 모비율의 가설검정 4. 모분산의 가설검정 | ![]() |
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제11강 통계적 추정과 가설검정: 두 모집단(pp. 418-470) | 1. 표본의 독립성과 종속성 2. 표본평균 차의 표본분포 3. 두 모평균차에 대한 추정과 검정 4. 두 모비율차에 대한 추정과 검정 5. 두 모분산에 대한 추정과 검정 | ![]() |
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제13강 단순회귀분석과 상관분석(pp.514-537) | 1. 회귀분석과 상관분석 2. 단순회귀분석 3. 최소자승법 4. 표본회귀선의 적합도 검정 | ![]() |