1. |
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다변량 자료 시각화와 기본행렬연산
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다변량 자료의 시각화와 행렬연산의 기초에 대하여 복습한다 |
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2. |
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행렬, 스펙트럴분해, 부등식
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행렬의 고유치 고유벡터를 사용한 스펙트럴 분해와 코쉬-쉬바르츠 부등식, 벡터-행렬 미분에대하여 학습한다. |
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3. |
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다변량정규분포
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다변량 정규분포를 정의하고 다변량모수 추정 및 성질에대하여 알아본다. |
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4. |
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샘플링분포와 다변량정규분포가정
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다변량정규분포의 모집단에서 추출된 표본평균과 표본공분산행렬의 분포에대하여 학습하고 다변량정규분포의 가정에대하여 알아본다. |
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5. |
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일표본 다변량 가설검정
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다변량정규분포의 평균벡터에 대한 가설의 검정에 대하여 학습한다. |
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6. |
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이표본 다변량 가설검정
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이표본 다변량정규분포 평균벡터에 대한 가설의 검정과 신회영역 및 동시신뢰구간에 대하여 학습한다. |
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7. |
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다변량분산분석
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다중표본의 다변량분산분석에 대하여 학습한다. |
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8. |
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판별분석 및 분류분석
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여러그룹의 판별과 분류에 대하여 학습한다. |
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9. |
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주성분분석
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분산의 대부분을 유지하며 차원을 축소하는 주성분분석에 대하여 학습한다. |
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10. |
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요인분석
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적은 수의 잠재변수로 관측변수의 공분산구조를 분석하는 방법을 학습한다. |
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