1. |
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오리엔테이션 |
1. 학습 과정 소개
2. 통계의 의의와 목적
3. 통계와 데이터 |
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2. |
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데이터의 요약과 정리 |
1. 수치적자료의 정리
2. 범주적자료의 정리
3. 통계와 데이터 |
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3. |
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집중경향치 |
1. 숫자를 이용한 자료의 요약과 정리
2. 집중경향치의 계산
3. 집중경향치의 선택 |
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4. |
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산포도 |
1. 범위
2. 분산과 표준편차
3. 변동계수 |
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5. |
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확률의 기초 |
1. 확률의 개념 2. 확률의 계산 3. 통계적사상과 조건부확률 |
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6. |
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확률변수와 이항분포 |
1. 확률변수의 정의
2. 확률변수의 기대치와 표준편차
3. 이항확률변수의 개념과 기대치와 분산 |
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7. |
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확률변수와 정규분포 |
1. 정규분포의 특성
2. 정규뷴포에서의 확률계산
3. Z값의 의미와 계산 |
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확률변수와 정규분포 |
1. 정규분포의 특성
2. 정규뷴포에서의 확률계산
3. Z값의 의미와 계산 |
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8. |
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총정리 강의(1-7주차) |
총정리 강의 |
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9. |
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표본분포 |
1. 모집단과 표본
2. 표본분포의 개념
3. 표본평균의 표본분포와 중심극한정리 |
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10. |
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신뢰구간의 개념과 설정 |
1. 모집단 표준편차가 알려져 있는 경우의 평균의 신뢰구간
2. 모집단비율의 신뢰구간과 표본의 크기결정 |
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11. |
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가설의 검정 |
1. 가설검정의 의의
2. 모집단평균의 가설검정 _p값을 이용한 가설검정
3. 평균차이에 관한 가설검정 |
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12. |
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분산분석 |
1. 분산분석의 개념
2. 일원분산분석
3. 블록을 고려한 분산분석 4. 이원분산분석 |
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분산분석 |
1. 분산분석의 개념
2. 일원분산분석
3. 블록을 고려한 분산분석 4. 이원분산분석 |
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13. |
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상관분석과 단순회귀분석 |
1. 공분산과 상관계수
2. 단순회귀분석의 구조
3. 회귀분석에서의 통계적 추론 |
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14. |
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카이제곱 검정 |
1. 세 개 이상의 모집단비율의 비교
2. 독립성검정
3. 동질성검정 |
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