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동덕여자대학교
이찬희

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자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >통계학
강의학기

2023년 1학기

조회수

3,363

강의계획서: 강의계획서

4차 산업시대에서 경영성과 창출을 위해서는 데이터 기반의 합리적인 의사결정이 필수적인 상황으로 재무회계, 마케팅, 생산, 인사 등 경영의 모든 분야에서 통계를 활용하고 있다. 통계의 기본이라 할 수 있는 확률 이론과 이를 바탕으로 통계학적 응용에 대해 학습한다.

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생활속의 통계학

차시별 강의

1.	생활속의 통계학	오리엔테이션, 생활에서의 예측과 전망, 모집단과 표본, 기술통계학과 추측통계학, 통계학의 응용분야
	생활속의 통계학	오리엔테이션, 생활에서의 예측과 전망, 모집단과 표본, 기술통계학과 추측통계학, 통계학의 응용분야
	생활속의 통계학	오리엔테이션, 생활에서의 예측과 전망, 모집단과 표본, 기술통계학과 추측통계학, 통계학의 응용분야
2.	데이터 특성을 그래프로 표현하기	도수분포표와 히스토그램/ 막대와 원그래프/ 꺾은 선 그래프/ 줄기 잎 그림의 작성
	데이터 특성을 그래프로 표현하기	도수분포표와 히스토그램/ 막대와 원그래프/ 꺾은 선 그래프/ 줄기 잎 그림의 작성
	데이터 특성을 그래프로 표현하기	도수분포표와 히스토그램/ 막대와 원그래프/ 꺾은 선 그래프/ 줄기 잎 그림의 작성
3.	데이터 특성을 수치로 표현	데이터의 중심을 나타내는 대푯값, 데이터가 흩어져 있는 정도를 나타내는 산포도
	데이터 특성을 수치로 표현	데이터의 중심을 나타내는 대푯값, 데이터가 흩어져 있는 정도를 나타내는 산포도
	데이터 특성을 수치로 표현	데이터의 중심을 나타내는 대푯값, 데이터가 흩어져 있는 정도를 나타내는 산포도
4.	사건이 일어날 가능성과 그 가능성을 도표∙그래프로 표현하기	어떤 사건이 일어날 가능성/ 확률, 도표나 그래프로 표현, 데이터의 형태와 척도, 확률분포와 확률변수, 확률분포의 구분과 특징, 확률분포의 평균과 분산, 동전 던지기와 이항분포
	사건이 일어날 가능성과 그 가능성을 도표∙그래프로 표현하기	어떤 사건이 일어날 가능성/ 확률, 도표나 그래프로 표현, 데이터의 형태와 척도, 확률분포와 확률변수, 확률분포의 구분과 특징, 확률분포의 평균과 분산, 동전 던지기와 이항분포
	사건이 일어날 가능성과 그 가능성을 도표∙그래프로 표현하기	어떤 사건이 일어날 가능성/ 확률, 도표나 그래프로 표현, 데이터의 형태와 척도, 확률분포와 확률변수, 확률분포의 구분과 특징, 확률분포의 평균과 분산, 동전 던지기와 이항분포
5.	정규분포를 이해하고 정규분포의 확률 계산	정규분포와 표준화, 표준정규분포와 확률계산, 표를 이용하여 표준정규분포 확률, 표준정규분포로부터 정규분포의 확률 계산
	정규분포를 이해하고 정규분포의 확률 계산	정규분포와 표준화, 표준정규분포와 확률계산, 표를 이용하여 표준정규분포 확률, 표준정규분포로부터 정규분포의 확률 계산
6.	국물맛과 표본들의 분포	냄비 속의 국물맛/ 표본, 표본들의 평균 분포, 모집단의 분포를 모르는 경우 표본분포
	국물맛과 표본들의 분포	냄비 속의 국물맛/ 표본, 표본들의 평균 분포, 모집단의 분포를 모르는 경우 표본분포
7.	표본 결과를 이용, 모집단 특성 확인	모집단 표준편차 알고 있는 경우 및 모집단 표준편차 모르는 경우의 구간추정
	표본 결과를 이용, 모집단 특성 확인	모집단 표준편차 알고 있는 경우 및 모집단 표준편차 모르는 경우의 구간추정
	표본 결과를 이용, 모집단 특성 확인	모집단 표준편차 알고 있는 경우 및 모집단 표준편차 모르는 경우의 구간추정
8.	가설 수립	재판과 통계적 가설검정의 비교, 추정 이용하여 가설검정 방법, 양측검정과 단측검정, 모집단 표준편차와 가설검정, p값을 이용하여 가설검정 방법
	가설 수립	재판과 통계적 가설검정의 비교, 추정 이용하여 가설검정 방법, 양측검정과 단측검정, 모집단 표준편차와 가설검정, p값을 이용하여 가설검정 방법
	가설 수립	재판과 통계적 가설검정의 비교, 추정 이용하여 가설검정 방법, 양측검정과 단측검정, 모집단 표준편차와 가설검정, p값을 이용하여 가설검정 방법
9.	한 개 모집단 평균의 통계적 추론	모집단 표준편차를 모르고 표본의 크기가 n≥30인 경우, 모집단 표준편차를 모르고 표본의 크기가 n<30이며 모집단이 정규분포를 따르는 경우
	한 개 모집단 평균의 통계적 추론	모집단 표준편차를 모르고 표본의 크기가 n≥30인 경우, 모집단 표준편차를 모르고 표본의 크기가 n<30이며 모집단이 정규분포를 따르는 경우
	한 개 모집단 평균의 통계적 추론	모집단 표준편차를 모르고 표본의 크기가 n≥30인 경우, 모집단 표준편차를 모르고 표본의 크기가 n<30이며 모집단이 정규분포를 따르는 경우
10.	두 개 모집단 평균의 통계적 추론	독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석
	두 개 모집단 평균의 통계적 추론	독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석
	두 개 모집단 평균의 통계적 추론	독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석
	두 개 모집단 평균의 통계적 추론	독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석
11.	세 개 이상 모집단 평균 추론(분산분석)	분산분석의 개념, 분산분석의 종류, 일원분산분석, 이원분산분석
	세 개 이상 모집단 평균 추론(분산분석)	분산분석의 개념, 분산분석의 종류, 일원분산분석, 이원분산분석
	세 개 이상 모집단 평균 추론(분산분석)	분산분석의 개념, 분산분석의 종류, 일원분산분석, 이원분산분석
12.	상관분석과 회귀분석	상관분석, 회귀분석, 단순회귀모형, 추정된 회귀직선의 정도, 회귀 계수에 대한 추론
	상관분석과 회귀분석	상관분석, 회귀분석, 단순회귀모형, 추정된 회귀직선의 정도, 회귀 계수에 대한 추론
	상관분석과 회귀분석	상관분석, 회귀분석, 단순회귀모형, 추정된 회귀직선의 정도, 회귀 계수에 대한 추론
13.	카이제곱분석	적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정
	카이제곱분석	적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정
	카이제곱분석	적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정