1. |
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확률 이론(1)
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확률이론의 필요성에 대해 알아 보며, 확률의 개념 등 기초 이론을 학습한다. |
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2. |
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확률 이론(2)
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결합 확률과 독립 사건에 대한 정의를 알아 보고, 사후 확률의 계산 방법을 학습한다. |
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3. |
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확률변수(1)
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확률변수의 정의, 이산형 확률변수와 연속형 확률변수에 대해 학습한다. |
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4. |
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확률변수(2)
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통계적 평균(statistical averages)으로서 기대값과 분산, 표준편차에 대해 알아 본다. |
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5. |
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확률변수(3)
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결합확률변수(jointly diatributed random variables)를 정의하고, 확률변수의 함수를 구하는 방법을 알아 본다. |
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6. |
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이산형 확률 분포(1)
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이산형 확률변수(discrete random variable)의 예로서 이항 분포, 기하 분포, 음이항 분포에 대해 학습한다. |
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7. |
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이산형 확률 분포(2)
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이산형 확률변수(discrete random variable)의 예로서 포아송 분포, 다항분포에 대해 학습한다. |
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8. |
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연속형 확률분포
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연속형 확률변수(continuous random variable)의 예로서 균일 분포, 지수 분포, 감마 분포, 와이블 분포 등에 대해 학습한다. |
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9. |
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정규 분포(1)
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연속형 확률분포의 대표적인 예로 정규 분포에 대해 자세히 알아 본다. 정규 분포를 통한 확률 계산 방법, 정규확률변수의 선형조합과 중심극한정리에 대해 알아 본다. |
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10. |
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정규 분포(2)
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정규 분포와 연관된 분포로서 대수정규분포, 카이제곱 분포, t-분포 등에 대해 알아 본다. |
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11. |
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기술 통계
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기술 통계(descriptive ststistics)에서는 실험을 통하여 얻어진 자료를 표현하는 방법과 표본 통계량은 무엇인지 알아 본다. |
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12. |
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통계적 추정과 표본 분포(1)
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통계적 추정(estimation) 방법을 학습한다. 점 추정치(point estimate)의 정의에 대해 알아 보고, 점 추정치의 여러 특성에 대해 알아 본다. |
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13. |
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통계적 추정과 표본 분포(2)
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표본 분포로서 표본 비율, 표본 평균, 표본 분산에 대해 알아 본다. 모수 추정치의 구축 방법에 대해 알아 본다. |
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14. |
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단일 모평균의 추론
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단일 모평균에 대한 추론 방법에 대해 학습한다. |
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