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생활속의 통계학 | 오리엔테이션, 생활에서의 예측과 전망, 모집단과 표본, 기술통계학과 추측통계학, 통계학의 응용분야 |  |
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생활속의 통계학 | 오리엔테이션, 생활에서의 예측과 전망, 모집단과 표본, 기술통계학과 추측통계학, 통계학의 응용분야 | |
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생활속의 통계학 | 오리엔테이션, 생활에서의 예측과 전망, 모집단과 표본, 기술통계학과 추측통계학, 통계학의 응용분야 | |
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| 2. | |
데이터 특성을 그래프로 표현하기 | 도수분포표와 히스토그램/ 막대와 원그래프/ 꺾은 선 그래프/ 줄기 잎 그림의 작성 | |
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데이터 특성을 그래프로 표현하기 | 도수분포표와 히스토그램/ 막대와 원그래프/ 꺾은 선 그래프/ 줄기 잎 그림의 작성 | |
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데이터 특성을 그래프로 표현하기 | 도수분포표와 히스토그램/ 막대와 원그래프/ 꺾은 선 그래프/ 줄기 잎 그림의 작성 | |
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| 3. | |
데이터 특성을 수치로 표현 | 데이터의 중심을 나타내는 대푯값, 데이터가 흩어져 있는 정도를 나타내는 산포도 | |
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데이터 특성을 수치로 표현 | 데이터의 중심을 나타내는 대푯값, 데이터가 흩어져 있는 정도를 나타내는 산포도 | |
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데이터 특성을 수치로 표현 | 데이터의 중심을 나타내는 대푯값, 데이터가 흩어져 있는 정도를 나타내는 산포도 | |
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| 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 | |
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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 | |
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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 | |
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| 5. | |
정규분포를 이해하고 정규분포의 확률 계산 | 정규분포와 표준화, 표준정규분포와 확률계산, 표를 이용하여 표준정규분포 확률, 표준정규분포로부터 정규분포의 확률 계산 | |
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정규분포를 이해하고 정규분포의 확률 계산 | 정규분포와 표준화, 표준정규분포와 확률계산, 표를 이용하여 표준정규분포 확률, 표준정규분포로부터 정규분포의 확률 계산 | |
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| 6. | |
국물맛과 표본들의 분포 | 냄비 속의 국물맛/ 표본, 표본들의 평균 분포, 모집단의 분포를 모르는 경우 표본분포 | |
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국물맛과 표본들의 분포 | 냄비 속의 국물맛/ 표본, 표본들의 평균 분포, 모집단의 분포를 모르는 경우 표본분포 | |
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| 7. | |
표본 결과를 이용, 모집단 특성 확인 | 모집단 표준편차 알고 있는 경우 및 모집단 표준편차 모르는 경우의 구간추정 | |
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표본 결과를 이용, 모집단 특성 확인 | 모집단 표준편차 알고 있는 경우 및 모집단 표준편차 모르는 경우의 구간추정 | |
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표본 결과를 이용, 모집단 특성 확인 | 모집단 표준편차 알고 있는 경우 및 모집단 표준편차 모르는 경우의 구간추정 | |
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| 8. | |
가설 수립 | 재판과 통계적 가설검정의 비교, 추정 이용하여 가설검정 방법, 양측검정과 단측검정, 모집단 표준편차와 가설검정, p값을 이용하여 가설검정 방법 | |
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가설 수립 | 재판과 통계적 가설검정의 비교, 추정 이용하여 가설검정 방법, 양측검정과 단측검정, 모집단 표준편차와 가설검정, p값을 이용하여 가설검정 방법 | |
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가설 수립 | 재판과 통계적 가설검정의 비교, 추정 이용하여 가설검정 방법, 양측검정과 단측검정, 모집단 표준편차와 가설검정, p값을 이용하여 가설검정 방법 | |
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| 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 | |
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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 | |
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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 | |
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| 10. | |
두 개 모집단 평균의 통계적 추론 | 독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석 | |
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두 개 모집단 평균의 통계적 추론 | 독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석 | |
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두 개 모집단 평균의 통계적 추론 | 독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석 | |
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두 개 모집단 평균의 통계적 추론 | 독립 두 표본에 대한 평균 차이 분석, 서로 짝을 이루는 대응표본에 대한 평균 차이 분석 | |
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| 11. | |
세 개 이상 모집단 평균 추론(분산분석) | 분산분석의 개념, 분산분석의 종류, 일원분산분석, 이원분산분석 | |
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세 개 이상 모집단 평균 추론(분산분석) | 분산분석의 개념, 분산분석의 종류, 일원분산분석, 이원분산분석 | |
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세 개 이상 모집단 평균 추론(분산분석) | 분산분석의 개념, 분산분석의 종류, 일원분산분석, 이원분산분석 | |
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| 12. | |
상관분석과 회귀분석 | 상관분석, 회귀분석, 단순회귀모형, 추정된 회귀직선의 정도, 회귀 계수에 대한 추론 | |
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상관분석과 회귀분석 | 상관분석, 회귀분석, 단순회귀모형, 추정된 회귀직선의 정도, 회귀 계수에 대한 추론 | |
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상관분석과 회귀분석 | 상관분석, 회귀분석, 단순회귀모형, 추정된 회귀직선의 정도, 회귀 계수에 대한 추론 | |
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| 13. | |
카이제곱분석 | 적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정 | |
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카이제곱분석 | 적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정 | |
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카이제곱분석 | 적합도 검정, 독립성 검정, 동질성 검정 | |
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