Skip to content
데이터링크
학습코스
참여코스
데이터페이
LOGIN
데이터링크
학습코스
참여코스
데이터페이
Menu
[데이터사이언스] 구독
[프로젝트] 학습
[프로젝트] 참여
결제
확률과 통계
통계학의 정의, 기술통계학, 추론통계학, 모집단
통계
1주차
표본추출법
데이터 종류와 양적 데이터의 기초통계량 – 반영
2주차
확률실험
확률의 정의
조건부 확률과 베이즈 정리
3주차
확률변수 -반영
확률분포함수, 확률변수의 평균과 분산, 확률변수의 함수
4주차
이변량 확률변수, 결합확률함수, 결합밀도함수, 주변확률함수, 공분산
확률변수의 독립, 두 확률변수의 선형결합, 두 확률변수의 상관계수
5주차
확률분포 -베르누이, 기하, 초기하, 푸아송
확률분포 – 연속균등분포, 지수분포
6주차
모집단과 표본의 확률분포, 통계량의 확률분포
t분포와 F분포
7주차
추정, 점추정, 최우도추정법
모멘트 방법, 베이지안 추정, 점추정량의 판정기준
8주차~
구간 추정
실험계획 – 반영
일원배치와 분산분석
다중비교
대비와 요인 배치법
적합도검정(카이제곱검정), 동일성검정(카이제곱검정), 비모수검정, 다변량분석
8주차~
LOGIN
[데이터사이언스] 구독
[프로젝트] 학습
[프로젝트] 참여
결제
데이터사이언스 구독