1. |
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데이터 요약: 대표값 |
데이터의 유형과 수집 데이터의 대표값 계산 방법을 학습 |
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2. |
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데이터의 요약: 산포도, 왜도, 첨도 |
수집 데이터의 산포도, 왜도, 첨도의 이해 및 계산 방법을 학습 |
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3. |
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확률의 정의와 조건부 확률 |
공리에의한 확률 정의와 조건부 확률 계산 방법을 학습 |
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4. |
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독립성과 확률계산 방법 |
통계적 독립성의 개념과 경우의 수를 이용한 확률 계산 방법을 학습 |
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5. |
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평균과 분산 계산 |
임의의 확률분포를 가지는 확률변수에 대한 평균과 분산 계산 방법을 학습 |
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6. |
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공분산과 상관계수 계산 |
임의의 확률분포를 가지는 두 확률변수에 대한 공분산과 상관계수 계산 방법을 학습 |
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7. |
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이산형 확률분포 |
이산형 확률분포의 성질 및 이를 이용한 확률계산 방법 학습 |
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8. |
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정규분포와 표본분포 |
정규분포의 성질과 중심극한정리를 학습 |
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9. |
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점추정과 평균에 대한 신뢰구간 |
점추정량의 성질과 평균에 대한 구간추정 방법을 학습 |
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10. |
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모 비율과 모 분산에 대한 구간 추정 |
표본 크기가 큰 경우의 모 비율에 대한 구간 추정과 정규분포를 따르는 모집단에서의 모 분산에 대한 구간 추정 방식 및 표본 크기 결정 방법을 학습 |
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11. |
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단일모집단에 대한 가설 검정 |
하나의 모집단에서의 평균, 분산, 비율에 대한 가설 검정 방법을 학습 |
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