| 1. | |
오리엔테이션 | 1. 학습 과정 소개 2. 통계의 의의와 목적 3. 통계와 데이터 |  |
| 2. | |
데이터의 요약과 정리 | 1. 수치적자료의 정리 2. 범주적자료의 정리 3. 통계와 데이터 | |
| 3. | |
집중경향치 | 1. 숫자를 이용한 자료의 요약과 정리 2. 집중경향치의 계산 3. 집중경향치의 선택 | |
| 4. | |
산포도 | 1. 범위 2. 분산과 표준편차 3. 변동계수 | |
| 5. | |
확률의 기초 | 1. 확률의 개념 2. 확률의 계산 3. 통계적사상과 조건부확률 | |
| 6. | |
확률변수와 이항분포 | 1. 확률변수의 정의 2. 확률변수의 기대치와 표준편차 3. 이항확률변수의 개념과 기대치와 분산 | |
| 7. | |
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. | |
총정리 강의(1-7주차) | 총정리 강의 | |
| 9. | |
표본분포 | 1. 모집단과 표본 2. 표본분포의 개념 3. 표본평균의 표본분포와 중심극한정리 | |
| 10. | |
신뢰구간의 개념과 설정 | 1. 모집단 표준편차가 알려져 있는 경우의 평균의 신뢰구간 2. 모집단비율의 신뢰구간과 표본의 크기결정 | |
| 11. | |
가설의 검정 | 1. 가설검정의 의의 2. 모집단평균의 가설검정 _p값을 이용한 가설검정 3. 평균차이에 관한 가설검정 | |
| 12. | |
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. | |
상관분석과 단순회귀분석 | 1. 공분산과 상관계수 2. 단순회귀분석의 구조 3. 회귀분석에서의 통계적 추론 | |
| 14. | |
카이제곱 검정 | 1. 세 개 이상의 모집단비율의 비교 2. 독립성검정 3. 동질성검정 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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