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경영경제통계학
이은지 교수님 경희대학교 대학원 경영학과 박사졸업
| 강의 신청하기 | 총 합계금액 : 150,000원 |
| 제목 | 강의시간 | 상세내용 |
|---|---|---|
| 1장. 통계학과 자료분석 | ||
|
[1강] 오리엔테이션. 위치 측도와 산포 측도
|
1 :
14 :
59
|
|
통계학과 자료분석, 표본 추출: 자료의 수집, 표본오차, 비표본오차, 확률추출, 비확률추출, 자료수집방법, 자료의 요약, 위치 측도와 산포 측도 | ||
|
[2강] 도표를 위한 자료 정리
|
0 :
46 :
14
|
|
도수분포표, 히스토그램, 도수분포다각형, 줄기-잎 그림, 상자그림, 상자-수염그림 | ||
| 2장. 확률 | ||
|
[3강] 확률 개념
|
0 :
30 :
16
|
|
확률, 확률개념, 확률실험, 사상 | ||
|
[4강] 확률의 법칙 (1)
|
0 :
41 :
17
|
|
확률의 법칙, 경우의 수, 순열, 원순열, 분할, 조합 | ||
|
[5강] 확률의 법칙 (2)
|
0 :
37 :
50
|
|
사상의 확률, 가법정리 | ||
|
[6강] 조건부확률, 베이즈정리
|
1 :
05 :
51
|
|
조건부확률, 베이즈정리 | ||
| 3장. 확률변수와 확률분포 | ||
|
[7강] 확률변수와 확률분포 (1)
|
1 :
14 :
22
|
|
확률변수의 개념, 이산형 확률분포, 연속형 확률분포 | ||
|
[8강] 확률변수와 확률분포 (2)
|
1 :
17 :
41
|
|
결합확률분포, 이산확률변수와 결합확률분포, 푸비니 정리, 주변분포, 조건부 분포, 통계적 독립, 여러 개의 확률변수 | ||
| 4장. 수학적 기댓값 | ||
|
[9강] 수학적 기댓값
|
0 :
54 :
36
|
|
수학적 기댓값, 확률변수의 평균, 분산과 공분산, 공분산, 상관계수, 체비셰프 정리 | ||
| 5장. 이산형 확률분포 | ||
|
[10강] 이산형 균일분표, 이항분포
|
0 :
56 :
41
|
|
이산형 확률분포, 베르누이 시행과 이항분포 | ||
|
[11강] 포아송분포, 초기하분포
|
0 :
57 :
03
|
|
포아송분포, 초기하분포 | ||
| 6장. 연속형 확률분포 | ||
|
[12강] 연속형 균일분포, 정규분포
|
0 :
40 :
04
|
|
연속형 확률분포, 연속형 균일분포 , 정규분포 | ||
|
[13강] 표준정규분포
|
0 :
47 :
09
|
|
체비셰프 정리 vs 정규분포 활용 | ||
|
[14강] 지수분포와 카이제곱분포
|
0 :
57 :
45
|
|
이항분포의 정규근사, 지수분포와 카이제곱분포 | ||
| 특강 | ||
|
[15강] 중간고사 특강
|
1 :
06 :
06
|
|
| 7장. 확률표본과 표본분포 | ||
|
[16강] 확률표본과 표본분포
|
0 :
51 :
05
|
|
모집단과 표본, 표본분포와 통계량, 중심극한정리 | ||
|
[17강] 표본비율과 표본분산
|
0 :
41 :
34
|
|
두 표본평균 차이의 분포, 표본비율과 표본분산, 표본비율의 표본분포, 표본분산의 분포 | ||
|
[18강] t분포와 F분포
|
0 :
44 :
38
|
|
t분포와 F분포 | ||
| 8장. 추정 | ||
|
[19강] 통계적 추론
|
1 :
04 :
42
|
|
추정, 통계적 추론, 점추정, 불편성, 효율성, 충분성, 일치성 | ||
|
[20강] 단일 모평균의 추정
|
0 :
47 :
41
|
|
단일 모평균의 추정, 모분산을 아는 경우, 양측 신뢰구간, 단측 신뢰구간, 모분산을 모르는 경우(정규분포), 대표본 신뢰구간 | ||
|
[21강] 점추정과 신뢰구간
|
0 :
31 :
58
|
|
점추정과 신뢰구간 - 공차한계, 점추정값의 표준오차, 예측구간(prediction interval) | ||
|
[22강] 대응관측값과 대응표본
|
0 :
57 :
21
|
|
두 모평균 차이의 추정, 모분산을 아는 경우, 분산을 모르는 경우, 대응관측값(paired observations), 대응표본(paired sample) | ||
|
[23강] 모비율의 추정
|
0 :
38 :
29
|
|
모비율의 추정, 단일 모비율의 추정, 두 모비율 차이의 추정, 표본비율에서의 표본크기 결정 | ||
|
[24강] 모분산의 추정
|
0 :
38 :
18
|
|
모분산의 추정, 단일 모분산의 추정, 두 모분산 비의 추정 | ||
| 9장. 가설검정 | ||
|
[25강] 통계적 가설 및 검정
|
1 :
03 :
25
|
|
가설검정, 통계적 가설 및 검정, 이산형분포, 연속형분포, 가설 검정의 주요 성질, 단측검정, 양측검정 | ||
|
[26강] 단일 모평균의 검정
|
0 :
50 :
12
|
|
통계적 가설 및 검정 (보충), 가설검정절차(test procedure), 단일 모평균의 검정, 단일 모평균의 검정(모분산을 모르는 경우) | ||
|
[27강] 두 모평균 차이의 검정
|
0 :
54 :
37
|
|
두 모평균 차이의 검정 | ||
|
[28강] 단일 모비율의 검정, 두 모비율 차이의 검정
|
1 :
06 :
02
|
|
표본크기의 결정, 두 모비율 차이의 검정 | ||
|
[29강] 모분산의 검정
|
0 :
43 :
06
|
|
모분산의 검정, 단일 모분산의 검정, 두 모분산의 검정 | ||
| 10장. 카이제곱분석 | ||
|
[30강] 카이제곱분석
|
1 :
10 :
27
|
|
카이제곱분석, 적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정 | ||
| 11장. 실험계획과 분산분석 | ||
|
[31강] 실험계획과 분산분석
|
1 :
20 :
32
|
|
실험계획, 일원배치분산분석 | ||
|
[32강] 다중비교
|
0 :
55 :
54
|
|
LSD(최소유의차) 검정의 본페로니 조정, Tukey(튜키, 터키) 검정, Duncan 검정, 최소유의범위, 처리군과 대조군의 비교, 랜덤화 블록설계, 난괴법, 교호작용 | ||
|
[33강] 이원배치법
|
1 :
01 :
33
|
|
반복이 없는 이원배치법, 반복이 있는 이원배치법 | ||
| 12장. 상관분석과 단순선형회귀 | ||
|
[34강] 단순선형회귀모형 (1)
|
1 :
21 :
23
|
|
상관분석, 단순회귀모형, 회귀계수 추정 | ||
|
[35강] 단순선형회귀모형 (2)
|
1 :
11 :
21
|
|
최소제곱추정량의 성질, 회귀계수의 추정과 신뢰구간, 결정계수, 회귀계수의 예측 | ||
|
[36강] 선형회귀 적합성과 선형성 분석
|
0 :
49 :
45
|
|
선형회귀 적합성, 회귀직선의 선형성 검정, 비선형자료의 선형화방법 | ||
|
[37강] 중회귀분석
|
0 :
42 :
55
|
|
중회귀모형, 중회귀모형 분산분석 | ||
| 13장. 비모수적 통계학 | ||
|
[38강] 윌콕슨 부호순위 검정
|
0 :
40 :
33
|
|
분석방법 비교(모수적 vs 비모수적), 부호검정, 윌콕슨 부호순위 검정 | ||
|
[39강] 윌콕슨 순위합 검정
|
0 :
44 :
27
|
|
윌콕슨 순위합 검정, 윌콕슨 2표본 검정, Kruskal-Wallis검정, 순위상관계수 | ||
| 특강 | ||
|
[40강] 기말고사 특강
|
1 :
11 :
41
|
|
| 부록 | ||
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[41강] 정오표
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0 :
00 :
00
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교재만 있습니다. | ||
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