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교육과정
과정코드 과정명 학점 개설여부
STA5001 결정이론 3 No
베이즈의 정리를 기초로 한 통계적 결정이론은 현대통계학에서 중요한 역할을 한다. 이 강의에서는 이 방법이 소개된다.
STA5003 고급통계적데이터마이닝 3 Yes
통계적데이터마이닝에 대한 고급 이론 및 방법론과 최근 연구 동향들을 다룬다.
STA5004 고급범주형자료분석 3 Yes
범주형 자료분석에 대한 고급 이론 및 방법론과 최근 연구 동향들을 다룬다.
STA5005 수리통계학 3 Yes
확률과 확률변수의 개념 그리고 여러 통계적 확률밀도함수를 공부한다. 다양한 확률밀도함수의 특성과 확률밀도함수들 사이의 관계를 살펴보면서 현실에 적용되는 기법도 살펴본다. 또한, 확률표본과 표본평균의 분포도 배운다.
STA5006 고급통계적시뮬레이션 3 No
통계적 시뮬레이션에 대한 고급 이론 및 방법론과 최근 연구 동향들을 다룬다.
STA5007 공간통계 3 No
공간자료의 분석기법; 지구통계적 방법들과 공간 예측; 이산형 지표 임의화 필드와 마코프 임의화 필드모형; 공간 점과정을 위한 모형들을 다룬다. 공간통계분석의 실제적인 적용 및 실습에 중점을 둔다.
STA5008 다변량통계분석 3 Yes
본 과정은 다변량 자료를 분석하기 위한 기본적인 이론과 방법을 소개한다. 다변량 정규분포, 위샤트분포, 호텔링즈 티 분포 등을 포함한 다변량 분포와 다변량 분석방법인 호텔링즈 티 검정, 신뢰영역, 판별분석, 정준상관분석, 다변량 분산분석, 주성분 분석 등을 다룬다.
STA5009 다차원자료탐색기법 3 No
3차원 이상의 다차원 자료를 컴퓨터 그래픽 등을 이용하여 탐색하는 기법에 대하여 배운다. 이러한 기법들로는 그랜드 투어링, 산점도 행렬, 그리고 여러 가지 다변량자료 표현 기법 등을 들 수 있다.
STA5010 바이오통계 3 No
본 강좌는 의학관련분야에서 사용되는 통계적 방법을 다룬다. 강의내용으로는 비율에 관한 분석, Survival data 에 관한 분석, Binary regression, 임상실험법 등이다.
STA5011 통계계산 3 Yes
이 과목의 목적은 통계학 석사과정에서 사용되는 수학적인 방법론을 배운다. 그리고 그것과 관련된 방법론을 R-프로그램을 통해서 익힌다.
STA5012 비모수통계 3 No
본 과정은 모집단 분포에 대한 가정을 약화시킨 통계적 방법을 소개한다. 표본분포함수에 대한 검정, 위치와 척도에 대한 순위검정, 독립성검정, 순위검정의 성질, 카이제곱검정, 적합도검정, 그리고 다양한 통계적 문제에 대한 가설검정, 검정의 점근적 효율성, 점추정, 구간추정, 다중비교 등에 관해 다룬다.
STA5013 비선형회귀분석 3 No
비선형 회귀분석에서는 비선형 회귀이론에 수반되는 여러 문제를 검토한다. 비선형 회귀분석에서는 basic concepts, general models and tools for analysis, non-linear models in economic thoery, particular non-linear multivariate models 에 관해서 검토한다.
STA5014 생존분석 3 Yes
중도절단된(censored) 자료에 대한 실패시간자료의 분석이론에 대한 이해의 필요성을 제시하고 생존분석기법의 생물통계학적 응용에 관해 소개한다. 생존분포와 위험비율, 생존분포의 Kaplan-Meier 추정량과 Greenwood의 공식, 로그순위 검정, 가속화된 실패시간과 비례적인 위험을 포함하는 회귀모형, 부분우도, 모형의 진단에 관해 다룬다.
STA5015 시계열분석 3 No
본 강좌에서는 전통적인 시계열 분석 기법인 ARIMA 모형을 비롯하여 스펙트럼 공간에서의 분석 및 다변량 시계열에 대한 기초 이론 및 분석 방법을 배운다. 이를 실증 자료 분석에 적용하여 실습하도록 한다.
STA5017 회귀분석 3 Yes
회귀분석에서는 선형회귀이론에 수반하는 여러문제를 검토한다. 회귀분석에서는 two-variable linear model, extensions of the two-variable linear model, the k-variable linear model, further topics in the k-variable linear model 에 관해서 검토한다.