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통계방법론

김용태 교수님 단국대학교 대학원 정보통계학과 박사졸업

  • 수강료: 280,000
  • 강의 수: 75강
  • 배수: 3배수
  • 수강기간: 150일
  • 과정: 개념완성
  • 맛보기:
강의 신청하기   총 합계금액 : 280,000
* 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
- 빠르게, 그러나 제대로 이해시켜줄 통계방법론 강좌
- 대학 교과과정 중심의 Chapter별 상세개념정리와 명쾌한 예제문제풀이 강좌
교육대상
- 공과, 상경, 사회/자연과학대학 학부생
- 관련 자격증(사회조사분석사, 데이터분석전문가, 경영빅데이터분석사) 준비중인 수험생
- 통계방법론을 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)
- R을 이용한 통계분석 방법론의 이해와 활용. (방성완 저. 교우사)
- R프로그래밍 기초&활용. (래리 페이스 저. 박수현 옮. 길벗)
- R과 통계분석. (박동련 저. 자유아카데미)

커리큘럼

커리큘럼
제목 강의시간 상세내용
[1강] 통계방법론 오리엔테이션
0 : 30 : 34
통계방법론 오리엔테이션
0장. R 프로그램
[2강] R 프로그램 (1)
0 : 58 : 49
R 프로그램 소개, R 이란?, R 데이터 유형과 객체 생성, 기본 데이터 유형, 특수한 데이터 유형, 활당 연산자, Comment(주석)
[3강] R 프로그램 (2)
0 : 56 : 49
R 객체, 벡터, 요인, 순서, 벡터의 생성, 요인의 생성, 순서형 생성, 행렬, 행렬의 생성, 배열, 배열의 생성, 데이터 프레임, 데이터 프레임 생성, 리스트, 리스트 생성
[4강] R 프로그램 (3)
1 : 01 : 00
R 객체 다루기, 외부데이터 불러오기
[5강] R 프로그램 (4)
1 : 01 : 05
기본연산자, 산술함수(절대값 함수, 제곱근 함수, 합 함수, 지수 함수, 감마 함수, 로그 함수, 반올림 함수), 행렬연산함수, 반복문, 사용자 정의함수
[6강] R 프로그램 (5)
1 : 04 : 29
자료의 요약 - 대표값과 산포도, 산술평균, 중앙값(중위수), 최빈값, 절사평균, 대표값 함수, 범위, 사분위수 편차, 분산, 표준편차, 변동계수, 공분산, 위치척도, 산포도 함수, 위치척도 함수, 기초통계량 함수, 왜도와 첨도
[7강] R 프로그램 (6)
1 : 01 : 22
그래프를 이용한 자료의 요약 - 파이그림(원도표), 기둥그림(막대도표), 줄기 잎 그림, 상자그림(상자도표), 히스토그램, 산점도
1장. 확률이론과 통계적 추론의 기초
[8강] 확률변수와 확률분포 (1)
0 : 40 : 00
확률변수, 이산형 확률변수, 연속형 확률변수, 확률분포
[9강] 확률변수와 확률분포 (2)
0 : 59 : 34
결합확률분포
[10강] 확률변수와 확률분포 (3)
0 : 56 : 02
확률변수의 기대값과 그 성질 - 기대값, 분산
[11강] 확률변수와 확률분포 (4)
0 : 52 : 10
확률변수의 기대값과 그 성질 - 공분산, 상관계수, 두 변수의 독립성
[12강] 확률변수와 확률분포 (5)
0 : 41 : 46
특수한 형태의 확률분포(이산형 확률분포) - 베르누이분포, 이항분포
[13강] 확률변수와 확률분포 (6)
1 : 12 : 41
특수한 형태의 확률분포(연속형 확률분포) - 정규분포, 표준정규분포, 이변량 정규분포
[14강] 표본분포 (1)
1 : 01 : 37
기본용어(모집단, 표본, 모수), 확률표본, 표본평균의 분포와 중심극한정리
[15강] 표본분포 (2)
0 : 43 : 53
t 분포와 T 확률변수의 분포, F 분포와 F 확률변수의 분포
[16강] 추정
0 : 55 : 11
통계적 추론, 추정, 가설검정, 점추정, 구간추정
[17강] 가설검정 (1)
1 : 03 : 16
기본원리와 용어, 귀무가설과 대립가설, 검정통계량과 기각역
[18강] 가설검정 (2)
0 : 54 : 48
모평균의 가설검정, Z-검정법, T-검정법, 모분산의 가설검정
[19강] 가설검정 (3)
0 : 50 : 09
모비율의 추정
2장. 두 모집단의 비교
[20강] 두 모집단의 비교 (1)
0 : 48 : 43
두 모평균의 비교 : 서로 독립적으로 표본을 추출하는 경우 - 두 모분산이 알려져 있는 정규모집단의 경우
[21강] 두 모집단의 비교 (2)
0 : 56 : 18
두 모평균의 비교 : 서로 독립적으로 표본을 추출하는 경우 - 두 모분산이 알려져 있지 않은 정규모집단의 경우
[22강] 두 모집단의 비교 (3)
0 : 51 : 50
두 모평균의 비교 : 서로 독립적으로 표본을 추출하는 경우 - 두 모분산이 알려져 있지 않은 비정규모집단의 경우
[23강] 두 모집단의 비교 (4)
1 : 04 : 12
두 모평균의 비교 : 대응비교, 두 모분산의 비교
[24강] 두 모집단의 비교 (5)
1 : 03 : 05
두 모비율의 비교
3장. 분산분석
[25강] 분산분석 서론
0 : 33 : 05
인자, 수준, 모수인자, 변량인자, 모수모형, 변량모형, 론합모형
[26강] 일원분산분석 : 모수모형 (1)
1 : 03 : 36
모수모형 일원분산분석, 자료구조와 통계적 모형, 분산분석을 이용한 처리효과의 유의성 검정
[27강] 일원분산분석 : 모수모형 (2)
1 : 02 : 03
일원분산분석의 모수모형에서 모수, 점추정, 구간추정
[28강] 일원분산분석 : 모수모형 (3)
1 : 05 : 39
분산분석 후의 여러 처리효과들에 대한 비교 (1)
[29강] 일원분산분석 : 모수모형 (4)
1 : 10 : 51
분산분석 후의 여러 처리효과들에 대한 비교 (2)
[30강] 일원분산분석 : 모수모형 (5)
0 : 38 : 43
모형의 타당성에 대한 검토, 오차항의 정규성, 오차항의 등분산성, Bartlett 검정법
[31강] 일원분산분석 : 변량모형
0 : 56 : 06
일원분산분석의 변량모형,
[32강] 이원분산분석 : 반복이 없는 모수모형 (1)
1 : 00 : 14
이원배치법의 두 가지 유형, 자료구조와 통계적 모형, 분산분석을 이용한 처리효과의 유의성 검정
[33강] 이원분산분석 : 반복이 없는 모수모형 (2)
1 : 00 : 12
통계적 모형에서 모수의 추정
[34강] 이원분산분석 : 반복이 없는 혼합모형 (1)
0 : 46 : 04
혼합모형, 난괴법, 난괴법의 랜덤화, 자료구조와 통계적 모형, 분산분석을 이용한 처리효과의 유의성 검정
[35강] 이원분산분석 : 반복이 없는 혼합모형 (2)
0 : 31 : 38
통계적 모형에서 모수의 추정
[36강] 이원분산분석 : 반복이 있는 모수모형 (1)
0 : 47 : 09
반복이 있는 이원배치법의 이점, 교호작용, 자료구조와 통계적 모형, 분산분석을 이용한 처리효과의 유의성 검정
[37강] 이원분산분석 : 반복이 있는 모수모형 (2)
0 : 55 : 15
통계적 모형에서 모수의 추정
4장. 회귀분석
[38강] 상관분석 (1)
1 : 02 : 48
산점도, 상관계수
[39강] 상관분석 (2)
0 : 37 : 23
상관계수의 검정
[40강] 단순선형 회귀분석 (1)
0 : 51 : 33
회귀의 어원, 선형회귀모형, 극선회귀모형, 다항회귀모형, 회귀분석의 목적, 단순선형 회귀모형
[41강] 단순선형 회귀분석 (2)
0 : 56 : 28
단순선형 회귀모형의 추정과 적합성 판단, 최소제곱추정량
[42강] 단순선형 회귀분석 (3)
1 : 08 : 33
추정량의 성질, 최소제곱추정량의 확률분포
[43강] 단순선형 회귀분석 (4)
0 : 43 : 13
단순선형 회귀모형에서의 통계적 추론, 회귀모형의 유의성 검정, 검정통계량 F0의 분포, 단순선형 회귀모형의 유의성에 대한 가설검정
[44강] 단순선형 회귀분석 (5)
0 : 46 : 42
회귀계수에 대한 추론
[45강] 단순선형 회귀분석 (6)
0 : 56 : 31
종속변수의 기대값에 대한 추론
[46강] 단순선형 회귀분석 (7)
0 : 53 : 04
종속변수의 기대값에 대한 추론
[47강] 단순선형 회귀분석 (8)
1 : 00 : 41
단순선형 회귀모형에서의 잔차분석, 브로이시-파간(Breusch and Pagan)
[48강] 다중선형 회귀분석 (1)
0 : 58 : 52
다중선형 회귀분석
[49강] 다중선형 회귀분석 (2)
0 : 57 : 15
다중선형 회귀모형에서의 통계적 추론, 회귀모형의 유의성 검정
[50강] 다중선형 회귀분석 (3)
0 : 59 : 55
회귀계수에 대한 추론
[51강] 다중선형 회귀분석 (4)
0 : 58 : 07
종속변수의 기대값에 대한 추론
[52강] 회귀모형의 진단 및 보정 (1)
0 : 56 : 36
다중공선성
[53강] 회귀모형의 진단 및 보정 (2)
1 : 03 : 58
잔차분석, 영향력 분석
[54강] 회귀모형의 진단 및 보정 (3)
0 : 56 : 39
회귀진단 후 보정방법, 변수선택
5장. 범주형 자료분석
[55강] 범주형 자료분석 (1)
0 : 50 : 41
다항분포, 다항분포의 평균과 분산, 다항분포의 성질, 적합도 검정
[56강] 범주형 자료분석 (2)
0 : 48 : 36
독립성 검정
[57강] 범주형 자료분석 (3)
0 : 52 : 25
동질성 검정
6장. 로지스틱 회귀분석
[58강] 로지스틱 회귀분석 (1)
0 : 44 : 56
이항 종속변수를 선형회귀모형에 적용할 때의 문제점
[59강] 로지스틱 회귀분석 (2)
0 : 50 : 40
로지스틱 회귀모형
[60강] 로지스틱 회귀분석 (3)
0 : 42 : 34
로지스틱 회귀식의 추정
[61강] 로지스틱 회귀분석 (4)
0 : 46 : 05
로지스틱 회귀계수의 해석, 다중 로지스틱 회귀
[62강] 로지스틱 회귀분석 (5)
0 : 53 : 09
로지스틱 회귀의 통계적 추론 (1)
[63강] 로지스틱 회귀분석 (6)
0 : 43 : 34
로지스틱 회귀의 통계적 추론 (2)
7장. 판별분석
[64강] 판별분석 (1)
0 : 56 : 34
판별분석, 최적의 분류를 위한 분류규칙
[65강] 판별분석 (2)
1 : 03 : 06
두 모집단이 다변량 정규분포인 경우 분류규칙 (1) - 다변량 정규분포를 따르면서 공분산 행렬이 동일한 경우의 분류규칙
[66강] 판별분석 (3)
0 : 54 : 13
두 모집단이 다변량 정규분포인 경우 분류규칙 (2) - Fisher의 분류규칙
[67강] 판별분석 (4)
0 : 49 : 51
두 모집단이 다변량 정규분포인 경우 분류규칙 (3) - 다변량 정규분포를 따르면서 공분산 행렬이 서로 다른 경우의 분류규칙
[68강] 판별분석 (5)
0 : 41 : 35
오류율의 계산
8장. 군집분석
[69강] 군집분석 (1)
0 : 40 : 40
계층적 군집분석 - 유클리드 거리, 맨하탄 거리, 표준화 거리 또는 통계적 거리, 마할라노비스 거리, 범주형 변수에 대한 거리
[70강] 군집분석 (2)
0 : 54 : 39
계층적 군집분석 - 응집형 계층적 군집분석의 알고리즘 (1)
[71강] 군집분석 (3)
0 : 54 : 59
계층적 군집분석 - 응집형 계층적 군집분석의 알고리즘 (2)
[72강] 군집분석 (4)
0 : 51 : 28
K-평균 군집분석, K-평균 군집분석의 알고리즘
9장. 비모수검정
[73강] 비모수검정 (1)
0 : 54 : 02
t-검정의 대안인 비모수 검정 (1)
[74강] 비모수검정 (2)
0 : 47 : 31
t-검정의 대안인 비모수 검정 (2)
[75강] 비모수검정 (3)
0 : 56 : 27
분산분석의 대안인 비모수 검정, 비모수 상관분석
[76강] 부록
0 : 00 : 00
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[77강] 예제데이터
0 : 00 : 00
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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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