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수리통계학 통합과정

이석민 교수님 Ph.D. in Mathematics at Johns Hopkins Univ, USA

  • 수강료: 300,000
  • 강의 수: 104강
  • 배수: 3배수
  • 수강기간: 190일
  • 과정: 개념완성
  • 맛보기:
강의 신청하기   총 합계금액 : 300,000
* 모바일 강좌는 안드로이드, IOS 운영체제의 스마트폰과 태블릿 PC에서 수강하실 수 있습니다.
* 모바일 강좌는 PC강좌의 30%금액이며, 단독수강은 불가합니다.
* 수강신청 시 [MY캠퍼스]-[수강중인강의] 에서 PDF 강의교재를 열람/다운하실 수 있습니다.
* PC, 모바일 강좌 모두 3배수 수강 가능합니다.
강좌소개
- 수강생의 눈높이에 맞춘 설명으로 수리통계학을 정리할 수 있는 강좌
- 대학교재중심의 Chapter별 상세개념정리와 명쾌한 예제문제풀이 강좌
- [개념완성]확률통계학 강좌를 포함하고 있는 강좌
교육대상
- 계열기초(이과대학, 자연과학대학, 공학대학, 인문대학)수강생
- 전공필수 과정 수강생
- 관련 직종의 일반인 수강생
- 통계학을 필요로 하는 모든 수강생
교재정보 및 참고문헌
강의교재: 유니와이즈 자체 교수진 연구교재(pdf파일로 제공)
* 아래의 교재를 바탕으로 학습하고자 하는 회원님들은 이 강의를 선택하시면 됩니다. (참고문헌)
- Probability & Statistics for Engineers & Scientists. (Walpole 저. PEARSON)
- 수리통계학 (김수택 저. 자유 아카데미)

커리큘럼

커리큘럼
제목 강의시간 상세내용
[1강] 통계학 개요. 표본추출. 실험
0 : 33 : 29
통계학, 모집단, 유한모집단, 무한모집단, 전수조사, 표본조사, 자료집단, 관찰값, 원자료, 기술통계학, 추측통계학, 단순랜덤표본추출, 계통추출, 층화랜덤표본추출, 군집표집, 다단계표집, 실험
[2강] 자료의 요약. 도표를 이용한 자료의 정리
0 : 58 : 14
모수, 통계량, 질적자료, 양적자료, 평균, 도수분포표, 히스토그램, 도수분포다각형, 줄기-잎 그림, 상자그림, 상자-수염 그림
[3강] 표본공간. 사상. 경우의 수
1 : 01 : 15
표본공간, 실험, 단순사상, 복합사상, 역집합, 교집합, 결합사상, 역사상, 합집합, 합사상, 원순열, 분할, 조합
[4강] 사상의 확률. 가법정리
0 : 53 : 56
경험적 확률(통계적 확률), 주관적 확률, 공리적 확률의 정의, 가법정리
[5강] 조건부 확률. 승법정리
1 : 11 : 43
조건부 확률, 승법정리, 배반사상, 독립사상
[6강] 전확률의 정리와 베이즈 정리
0 : 36 : 30
전확률의 정리, 벤 다이어그램, 베이즈 정리
[7강] 확률변수. 이산형 확률분포. 연속형 확률분포
1 : 14 : 48
확률변수, 이산표본공간, 연속표본공간, 이산형 확률변수, 연속형 확률변수, 확률분포, 확률분포의 히스토그램, 누적분포의 그래프, 확률밀도함수
[8강] 결합 확률분포
0 : 43 : 48
이산확률변수와 결합확률분포, 연속확률변수와 결합밀도함수, 주변분포
[9강] 조건부 분포. 통계적 독립. 여러개의 확률변수
0 : 54 : 09
조건부 분포, 조건부 확률, 통계적 독립, 여러개의 확률변수
[10강] 측도적 개념
1 : 01 : 04
표본공간, 측도, 확률변수
[11강] 결합확률측도. 확률변수의 독립성
0 : 46 : 56
결합확률측도, 결합누적분포함수, 주변누적분포함수, 다변량 결합확률분포. 확률변수의 독립성
[12강] 확률변수의 평균
0 : 49 : 51
확률변수의 평균, 종속 확률변수, 확률변수의 기댓값, 주변분포와 기댓값
[13강] 분산과 공분산
0 : 54 : 29
확률변수 X의 분산, X의 확률분포의 분산, 공분산, 상관계수
[14강] 선형결합된 확률변수의 평균과 분산
0 : 57 : 22
확률변수의 일차함수의 평균과 분산
[15강] 체비셰프 정리
0 : 27 : 49
체비셰프 정리(이산형, 연속형)
[16강] 이산형 균일분포
0 : 59 : 12
이산형 균일분포, 베르누이 분포, 이항분포, 이항확률변수
[17강] 이항분포와 다항분포
0 : 34 : 12
이항분포, 다항분포
[18강] 초기하분포
1 : 04 : 34
초기하확률변수, 초기하분포, 초기하분포와 이항분포, 다변량 초기하분포
[19강] 음이항분포와 기하분포
0 : 44 : 53
음이항 확률변수, 음이항분포, 기하분포
[20강] 포아송 분포와 포아송 과정 (1)
0 : 48 : 46
포아송(실험, 과정, 확률변수, 분포)
[21강] 포아송 분포와 포아송 과정 (2)
0 : 23 : 25
포아송 분포함수의 유도(포아송 과정)
[22강] 연속형 균일분포. 정규분포. 표준정규분포
1 : 14 : 49
연속형 균일분포(균등분포, 직사각형 분포), 정규분포, 표준정규분포
[23강] 정규분포의 적용. 이항분포의 정규근사
0 : 59 : 53
정규분포의 적용, 이항분포의 정규근사
[24강] 감마분포와 지수분포
0 : 51 : 15
감마분포와 지수분포, 포아송 과정과의 관계, 확률분포
[25강] 감마분포와 지수분포의 적용
0 : 39 : 10
감마분포와 지수분포의 적용, 지수 분포의 건망성
[26강] 무기억성관련
0 : 16 : 26
지수분포의 무기억성(건망성) 관련
[27강] 카이제곱 분포. 로그정규 분포. 와이블 분포
0 : 51 : 59
카이제곱 분포, 로그정규 분포, 와이블 분포, 고장률 혹은 위험률
[28강] 베타분포
0 : 46 : 45
베타함수, 베타분포, 베타분포와 이항분포의 관계, 베타분포의 평균과 분산
[29강] 이변량 정규분포 (1)
0 : 50 : 26
조건부 평균과 조건부 분산, 조건부 기댓값의 성질, 이변량 정규분포
[30강] 이변량 정규분포 (2)
0 : 37 : 27
이변량 정규분포
[31강] 다변랑 정규분포
0 : 41 : 37
다변랑 정규분포, 행렬의 대각화와의 관련
[32강] 확률변수의 변수변환 (1)
0 : 37 : 28
이산형 확률변수 (1변수, 2변수)
[33강] 확률변수의 변수변환 (2)
1 : 08 : 45
연속형 확률변수 (1변수, 2변수)
[34강] 변수변환 예제문제. 다변량 정규분포
0 : 47 : 45
변수변환 예제문제, 다변량 정규분포
[35강] 확률변수의 합과 차의 분포. 누적분포함수법
0 : 51 : 15
확률변수의 합과 차의 분포, 누적분포함수법
[36강] 확률밀도함수
0 : 31 : 11
확률밀도함수
[37강] 적률생성함수
1 : 01 : 46
적률생성함수, 원점에 대한 r(gamma)차 적률
[38강] 적률생성함수의 성질
0 : 36 : 38
적률생성함수의 성질
[39강] 적률과 적률생성함수의 예
0 : 45 : 57
적률과 적률생성함수의 예, 감마분포
[40강] 계승적률
0 : 59 : 12
계승적률생성함수, 결합적률생성함수, 이변량 정규분포
[41강] 확률표본
1 : 05 : 06
확률표본, 대표적 통계량, 그래프를 이용한 자료의 표현
[42강] 표본분포
1 : 10 : 35
표본분포, 표본평균의 분포
[43강] 표본분산의 분포. t분포
0 : 53 : 33
표본분산의 분포, t분포, t분포의 확률밀도함수 유도, 평균과 분산
[44강] F분포
0 : 21 : 06
F분포, F분포의 확률밀도함수 유도
[45강] 표본적률
0 : 46 : 02
표본적률
[46강] 순서통계량 (1)
0 : 48 : 57
순서통계량, 순서통계량의 분포
[47강] 순서통계량 (2)
1 : 09 : 12
결합누적분포
[48강] 표본분포의 근사 (1)
0 : 56 : 22
중심극한정리, 적률, 적률생성함수 성질
[49강] 표본분포의 근사 (2)
0 : 44 : 27
확률수렴
[50강] 표본분포의 근사 (3)
0 : 47 : 53
슬럿츠키(Slutsky)의 정리
[51강] 추정. 점추정. 구간추정
1 : 08 : 03
추정, 가설검정, 점추정, 구간추정, 추정량, 추정값, 불편성, 효율성, 충분성, 일치성
[52강] 단일 모평균의 추정
1 : 07 : 02
μ의 신뢰구간, 단축 신뢰구간, 대표본 신뢰구간, 정규분포, 점추정값의 표준오차
[53강] 예측구간. 공차한계
0 : 29 : 19
미래관측치의 예측구간, 공차한계
[54강] 두 모평균 차이의 추정
0 : 52 : 23
분산을 아는 경우, 분산을 모르는 경우
[55강] 대응 관측 값
0 : 21 : 29
대응관측값, 대응표본
[56강] 모비율 차이의 추정
0 : 44 : 47
단일 모비율의 추정, 두 모비율 차이의 추정
[57강] 모분산의 추정
0 : 39 : 29
단일 모분산의 추정, 두 모분산 비의 추정
[58강] 베이즈 방법
1 : 07 : 42
전통적방법, 베이즈방법, 모평균의 베이즈 추정
[59강] 최대우도추정법
1 : 10 : 31
최대우도추정법, 두 개의 모수, 최대우도추정량, 최대우도추정량의 불변성, 우도함수
[60강] 적률추정법
0 : 31 : 50
적률추정법(적률법)
[61강] 충분통계량 (1)
0 : 28 : 13
충분통계량
[62강] 충분통계량 (2)
0 : 43 : 16
Neymann의 인수분해정리, 이산형 분포의 경우 충분통계량, 연속형 분포의 경우 충분통계량, 결합확률밀도함수
[63강] 결합 충분통계량
0 : 52 : 00
결합 충분통계량의 인수분해정리, 최소충분통계량, Rao-Blackwell 정리
[64강] 분산의 하한
0 : 41 : 19
분산의 하한
[65강] 최소분산불편추정량
0 : 38 : 07
최소분산불편추정량 구하기
[66강] 완비성
0 : 35 : 17
완비성, Rao-Blackwell 정리, Lehmann-Scheffe 정리
[67강] 지수형 분포족 (1)
0 : 38 : 04
정상 지수형 분포족, 지수분포, 포아송 분포, 정규분포, 정상 지수형 분포의 완비충분통계량
[68강] 지수형 분포족 (2)
1 : 04 : 35
Rao-Blackwell 정리, Lehmann-Scheffe 정리, Basu의 정리, 영역종속 지수형 분포족, 영역종속 지수형 분포족의 결합충분통계량
[69강] 가설검정 (1)
1 : 00 : 57
통계적 가설, 통계적 가설의 검정
[70강] 가설검정 (2)
0 : 29 : 43
단측검정과 양측검정, P값의 이용
[71강] 가설검정 (3)
0 : 39 : 00
단일 모평균의 검정 (모분산을 아는 경우, 모분산을 모르는 경우)
[72강] 가설검정 (4)
0 : 51 : 43
두 모평균 차이의 검정
[73강] 가설검정 (5)
0 : 28 : 12
표본크기의 결정
[74강] 가설검정 (6)
0 : 53 : 04
단일 모비율의 검정, 두 모비율 차이의 검정, 모분산의 검정
[75강] 가설검정 (7)
0 : 58 : 02
적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정, 여러 모비율의 검정
[76강] 최강력 검정 (1)
0 : 59 : 15
통계적 가설, 검정, 검정의 크기, 검정력 함수, 최량 검정/최강력 검정
[77강] 최강력 검정 (2)
0 : 52 : 14
이산형 분포의 검정, 확률화 검정(랜덤화 검정), 분포 가설
[78강] 균일 최강력 검정 (1)
0 : 37 : 39
균일 최강력 검정
[79강] 균일 최강력 검정 (2)
0 : 35 : 43
단조 우도비, 단조 가능도비, 대립가설
[80강] 일반화 우도비 검정 (1)
1 : 09 : 08
일반화 우도비, 일반화 우도비 검정, 여러 모수가 미지일 경우, 비중심 t분포
[81강] 일반화 우도비 검정 (2)
0 : 32 : 27
조건부 검정
[82강] 다변량 정규분포 검정
0 : 46 : 34
다변량 정규분포 검정, 두 평균의 검정
[83강] 단순선형회귀와 최소제곱법
0 : 45 : 01
단순선형회귀모형, 최소제곱법과 적합모형
[84강] 최소제곱추정량의 성질
0 : 39 : 31
최소제곱추정량
[85강] 회귀계수의 추론
0 : 36 : 29
회귀계수의 추정과 검정, 기울기 가설검정, 결정계수
[86강] 예측. 회귀모형의 선택
0 : 43 : 30
예측, 선형회귀의 분산분석법
[87강] 선형성 검정
0 : 40 : 19
선형성 검정, 적합결여의 검출, 비선형 자료의 선형화 방법
[88강] 상관분석
0 : 39 : 59
상관분석, 상관계수, 모상관계수의 검정
[89강] 중회귀분석
0 : 25 : 25
중회귀모형, 분산분석
[90강] 실험계획과 분산분석
0 : 28 : 30
실험계획과 분산분석의 개론
[91강] 일원배치의 분산분석
0 : 59 : 17
일원배치의 분산분석, 총변동의 분해, 평균의 동일성 검정, 표본크기가 다른경우
[92강] 등분산 검정
0 : 25 : 29
Bartlett 검정, Cochran 검정, Levene 검정, 자료의 변환
[93강] 대비에 의한 분석
0 : 42 : 40
처리평균들의 대비, 표본평균들의 대비
[94강] 다중비교
0 : 45 : 14
t분포, F분포, Tukey검정, Duncan검정, 처리군과 대조군의 비교
[95강] 난괴법
1 : 09 : 26
랜덤화 블록설계, 난괴법, 난괴법 모형, 제곱항등식, 교호작용
[96강] 라틴방격법
0 : 29 : 30
라틴방격법, 제곱항등식
[97강] 모수모형과 변량모형
0 : 27 : 55
모수효과실험, 변량효과실험, 변량모형, 난괴법, 라틴방격법
[98강] 이원배치법
0 : 59 : 09
이원배치법(반복이 없는경우, 반복이 있는경우)
[99강] 삼원배치법
0 : 38 : 39
삼원배치법
[100강] 비모수적 통계학 (1)
0 : 31 : 00
개론, 부호검정, 대응관측값
[101강] 비모수적 통계학 (2)
0 : 46 : 27
부호순위검점, 대응관측값, 대표본 정규근사, 순위합검정, 2표본에 대한 정규분포근사
[102강] 비모수적 통계학 (3)
0 : 50 : 48
Kruskal Wallis 검정, 런 검정, 정규근사, 공차한계, 양측공차한계, 단측공차한계, 순위상관계수
[103강] 켄달의 타우. 콜모고로프 적합도 검정
0 : 36 : 36
켄달의 타우, 켄달통계량, 콜모고로프 적합도 검정, 콜모고로프 통계량, 확률적분변환정리
[104강] 스미르노프 검정
0 : 15 : 27
콜모고로프 검정, 스미르노프 검정, 스미르노프 통계량
유니와이즈 고객행복센터 1899-7454
학점은행제 고객행복센터 02-2149-0803~4
상담시간: 10:00~17:30
점심시간: 13:00~14:00
토요일,일요일,공휴일 휴무
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