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