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확률통계학
이은지 교수님 경희대학교 대학원 경영학과 박사졸업
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| 제목 | 강의시간 | 상세내용 |
|---|---|---|
| 1장. 통계학과 자료분석 | ||
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[1강] 오리엔테이션. 위치 측도와 산포 측도
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1 :
16 :
45
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통계학의 개념, 자료, 모집단, 표본, 통계학의 분류, 표본추출;자료의 수집, 표본오차, 비표본오차, 확률추출, 단순확률추출, 체계적 추출, 층별추출, 군집추출, 비확률추출, 편의추출, 판단추출, 할당추출, 눈덩이표집, 관측연구, 실험, 실험단위, 모수, 통계량, 측정, 척도, 모평균, 표본평균, 중앙값, 절사평균, 최빈값, 산포측도, 모분산, 표본분산, 표준편차, 사분위수 | ||
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[2강] 도표를 위한 자료 정리
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0 :
47 :
29
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도표를 위한 자료 정리, 히스토그램, 도수분포다각형, 줄기-잎그림, 상자그림, 상자-수염그림, 안 울타리, 바깥 울타리 | ||
| 2장. 확률 | ||
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[3강] 확률 개념(표본공간, 사상, 경우의 수)
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0 :
30 :
07
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확률, 사상, 집합, 여집합, 공집합, 합집합, 교집합, 상호배반, 벤다이어그램 | ||
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[4강] 확률의 법칙 (1)
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0 :
41 :
28
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확률의 법칙, 순열, 원순열, 분할, 조합 | ||
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[5강] 확률의 법칙 (2)
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0 :
37 :
30
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사상의 확률, 확률의 정의(고전적, 경험적, 주관적), 가법정리, 덧셈정리 | ||
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[6강] 조건부 확률, 베이즈 정리
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1 :
02 :
07
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조건부확률, 승법정리, 베이즈정리 | ||
| 3장. 확률변수와 확률분포 | ||
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[7강] 이산형/연속형 확률분포
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1 :
13 :
42
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확률변수, 이산확률변수, 연속확률변수, 이산형 확률분포, 확률분포의 막대도표, 확률분포의 히스토그램, 누적분포의 그래프, 연속형 확률분포 | ||
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[8강] 결합확률분포
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1 :
17 :
41
|
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결합확률분포, 이산확률변수와 결합확률분포, 연속확률변수와 결합밀도함수, 푸비니 정리, 주변분포, 조건부분포, 통계적 독립, 여러 개의 확률변수 | ||
| 4장. 수학적 기댓값 | ||
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[9강] 확률변수의 평균
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0 :
29 :
09
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수학적 기댓값, 확률변수의 평균, 종속 확률변수, 두 확률변수(결합확률분포)의 기댓값 | ||
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[10강] 분산과 공분산
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0 :
48 :
39
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|
분산, 공분산, 상관계수 | ||
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[11강] 체비셰프 정리
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0 :
58 :
44
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선형결합된 확률변수의 평균과 분산, 체비셰프정리 | ||
| 5장. 이산형 확률분포 | ||
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[12강] 이항분포와 다항분포
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0 :
59 :
45
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|
이산형 확률분포, 베르누이 시행과 이항분포, 다항분포, 다항실험 | ||
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[13강] 포아송분포
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0 :
30 :
19
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포아송분포, 포아송 실험, 포아송 과정, 누적포아송분포표, 이항분포와 포아송분포 | ||
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[14강] 초기하분포, 음이항분포
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0 :
57 :
24
|
|
초기하분포, 이항분포, 다변량 초기하분포, 음이항분포, 기하분포 | ||
| 6장. 연속형 확률분포 | ||
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[15강] 연속형 균일분포, 정규분포
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0 :
39 :
30
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연속형 확률분포, 연속형 균일분포, 정규분포, 정규곡선을 정규분포로 가지는 연속형 확률변수 | ||
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[16강] 표준정규분포
|
0 :
50 :
29
|
|
표준정규분포 | ||
|
[17강] 감마분포와 지수분포 (1)
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1 :
03 :
07
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항분포와 정규근사, 감마분포, 지수분포, 카이제곱분포, 지수 분포의 건망성/무기억성 | ||
|
[18강] 감마분포와 지수분포 (2)
|
0 :
28 :
28
|
|
감마분포, 지수분포, 카이제곱분포 | ||
|
[19강] 그 외 분포
|
0 :
49 :
09
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베타분포, 로그정규분포, 와이블분포 | ||
| 7장. 확률변수의 함수 | ||
|
[20강] 확률변수의 변수변환
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0 :
53 :
03
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|
확률변수의 변수변환, 이산형 확률변수, 연속형 확률변수 | ||
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[21강] 적률과 적률생성함수
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0 :
52 :
38
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적률과 적률생성함수, 테일러 급수, 적률생성함수의 성질 | ||
| 8장. 확률표본과 표본분포 | ||
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[22강] 확률표본과 표본분포 (1)
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0 :
51 :
38
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확률표본과 표본분포, 모집단과 표본, 표본분포와 통계량, 표준오차, 표본분포의 표준편차, 표본표준편차, 표본범위, 중심극한정리 | ||
|
[23강] 확률표본과 표본분포 (2)
|
0 :
40 :
17
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두 표본평균 차이의 분포, 표본비율과 표본분산, 표본분산의 분포 | ||
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[24강] 확률표본과 표본분포 (3)
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1 :
00 :
41
|
|
t분포와 f분포, 정규분위수(Q-Q) 그림 | ||
| 특강 | ||
|
[25강] 중간고사 특강 (1)
|
0 :
46 :
29
|
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|
[26강] 중간고사 특강 (2)
|
0 :
52 :
28
|
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| 9장. 추정 | ||
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[27강] 통계적 추론
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1 :
05 :
21
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통계적 추론, 점추정, 불편성, 효율성, 충분성, 일치성, 구간추정, 신뢰구간과 신뢰계수 관계 | ||
|
[28강] 단일 모평균의 추정
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0 :
49 :
09
|
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단일 모평균의 추정, 모분산을 아는 경우, 모분산을 모르는 경우, 양측 신뢰구간, 단측 신뢰구간, 대표본 신뢰구간 | ||
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[29강] 점추정과 신뢰구간 - 공차한계, 점추정값의 표준오차, 예측구간, 미래관측치의 예측구간, 공차한계
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0 :
31 :
58
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점추정과 신뢰구간 - 공차한계, 점추정값의 표준오차, 예측구간, 미래관측치의 예측구간, 공차한계 | ||
|
[30강] 두 모평균 차이의 추정
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0 :
56 :
50
|
|
두 모평균 차이의 추정, 모분산을 아는 경우, 분산을 모르는 경우, 합동추정량, 분산이 같은 경우, 대응관측값, 대응표본 | ||
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[31강] 두 모비율 차이의 추정
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0 :
39 :
54
|
|
단일 모비율의 추정, 두 모비율 차이의 추정, 표본비율에서의 표본크기 결정 | ||
|
[32강] 단일 모분산의 추정
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0 :
34 :
08
|
|
단일 모분산의 추정, 두 모분산 비의 추정 | ||
|
[33강] 두 모분산 비의 추정
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0 :
33 :
34
|
|
최대우도추정법, 우도함수, 최대우도추정량 | ||
| 10장. 가설검정 | ||
|
[34강] 통계적 가설 및 검정
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1 :
04 :
12
|
|
통계적 가설 및 검정 | ||
|
[35강] 단일 모평균의 검정
|
0 :
50 :
11
|
|
가설검정절차, 유의수준, 단일 모평균의 검정(모분산을 아는 경우, 모르는 경우) | ||
|
[36강] 두 모평균 차이의 검정
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0 :
55 :
04
|
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두 모평균 차이의 검정, 두 모분산을 아는 경우, 모분산은 모르지만 같은 경우, 모분산을 모르고 서로 다른 경우, 대응관측값의 검정 | ||
|
[37강] 표본 크기의 결정. 모비율의 검정
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1 :
05 :
10
|
|
표본크기의 결정, 단일 모평균과 모분산을 아는 경우, 두 모집단의 경우, 단일 모비율의 검정, 소표본, 대표본 | ||
|
[38강] 모분산의 검정
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0 :
38 :
19
|
|
단일 모분산의 검정, 두 모분산의 검정 | ||
|
[39강] 카이제곱분포를 이용한 검정 (1)
|
0 :
39 :
14
|
|
카이제곱분포를 이용한 검정, 독립성 검정, 동질성 검정, 여러 모비율의 검정 | ||
|
[40강] 카이제곱분포를 이용한 검정 (2)
|
0 :
54 :
05
|
|
실험계획, 일원배치분산분석 | ||
| 11장. 실험계획과 분산분석 | ||
|
[41강] 실험계획과 분산분석
|
1 :
18 :
56
|
|
실험계획, 일원배치분산분석 | ||
|
[42강] 다중비교
|
0 :
55 :
26
|
|
LSD(최소유의차) 검정의 본페로니 조정, Tukey(튜키, 터키) 검정, Duncan 검정, 최소유의범위, 처리군과 대조군의 비교, 랜덤화 블록설계, 난괴법, 교호작용 | ||
|
[43강] 이원배치법
|
1 :
02 :
11
|
|
반복이 없는 이원배치법, 반복이 있는 이원배치법 | ||
| 12장. 상관분석과 단순선형회귀 | ||
|
[44강] 단순선형회귀모형 (1)
|
1 :
21 :
47
|
|
상관분석, 단순회귀모형, 회귀계수 추정 | ||
|
[45강] 단순선형회귀모형 (2)
|
1 :
09 :
52
|
|
최소제곱추정량의 성질, 회귀계수의 추정과 신뢰구간, 결정계수, 회귀계수의 예측 | ||
|
[46강] 선형회귀 적합성과 선형성 분석
|
0 :
49 :
45
|
|
선형회귀 적합성, 회귀직선의 선형성 검정, 비선형자료의 선형화방법 | ||
|
[47강] 중회귀분석
|
0 :
43 :
14
|
|
중회귀모형, 중회귀모형 분산분석 | ||
| 13장. 비모수적 통계학 | ||
|
[48강] 윌콕슨 부호순위 검정
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0 :
40 :
32
|
|
분석방법 비교(모수적 vs 비모수적), 부호검정, 윌콕슨 부호순위 검정 | ||
|
[49강] 윌콕슨 순위합 검정
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0 :
36 :
37
|
|
윌콕슨 순위합 검정, 윌콕슨 2표본 검정, Kruskal-Wallis검정, 순위상관계수 | ||
| 특강 | ||
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[50강] 기말고사 특강
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1 :
10 :
39
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|
| 부록 | ||
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[51강] 정오표
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0 :
00 :
00
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교재만 있습니다. | ||
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