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통계학과

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교육과정
과정코드 과정명 학점 개설여부
STA2008 통계수학 3 Yes
통계학을 전공하기 위하여 기본적으로 요구되는 수학의 지식을 다룬다. 특히 벡터와 행렬의 기본적인 연산방법과 여러 가지 형태의 선형방정식들의 해를 구하는 방법, 미적분, 편미분, 중적분들에서 사용되는 기법들을 중점적으로 학습하게 된다.
STA2009 통계계산입문 3 Yes
이 과목에서는 수치선형대수, 수치최적화, 그래픽 기법, 수치근사, 적분 그리고 몬테칼로 기법들에 대한 기초적인 개념을 소개한다. R, SAS 등과 같은 통계패키지 및 프로그램 라이브러리를 사용한 실습을 병행한다.
STA2010 회귀분석입문 3 Yes
선형회귀모형의 기초개념의 소개를 목적으로 하며 단순선형회귀, 최소제곱법, 최소제곱법의 기하학적 해석, 분산분석표와 F 검정, 잔차, 이상값 탐색 및 영향값의 식별 등을 포함한다.
STA2011 통계학원론 3 Yes
이 과목에서는 통계학의 역사 및 통계학적 사고방식과 기본개념들을 강의하게 되며 어떠한 문제에 대한 통계학적인 접근 방법을 다루게 된다. 이에는 평균, 분산, 중앙값 등과 같은 기술통계량과 이들의 확률적인 분포를 설명하는데 사용되는 몇 가지의 중요한 분포들이 소개된다. 또한 통계학개론에서 습득한 기본적인 통계량과 분포들에 대한 지식을 바탕으로 하여 통계적인 추정 및 검정방법들을 다루게 된다. 관심 있는 모수에 대한 점추정, 구간추정 그리고 통계적인 검정에 필요한 가설의 설정요령, 검정통계량의 계산 및 이에 따른 결론도출 과정 등을 학습하게 된다
STA2014 수리통계학입문 3 Yes
확률변수의 개념과 여러 확률분포를 다룬다. 분포의 특성과 분포간의 관계를 살펴보면서 현실에 적용되는 기법도 살펴본다. 또한, 확률표본과 표본평균의 분포도 다룬다
STA2016 통계프로그래밍입문 3 Yes
본 과목은 통계학분야에서 가장 널리 사용되는 R 프로그램을 통해 컴퓨터 프로그램의 기본적인 논리와 문법들을 소개한다. 이를 위한 첫 번째 단계로 먼저 R을 소개하고 이 단계에서 학생들은 변수를 정의하는 방법, 자료를 불러들이고 저장하는 방법, 자료를 다루는 방법, 여러 가지 Loop를 이용하는 방법, 함수를 만드는 방법 등을 배운다. 본 과목의 두 번째 단계에서는 기초통계를 간략히 소개하고 R을 통하여 기초통계량을 계산하는 방법을 소개하고 함수의 최적화, 미분, 적분등의 수치적 방법을 소개한다.
STA2017 행렬대수학 3 Yes
본 강좌는 통계학을 공부하는데 절대적으로 필요한 행렬 대수학 및 선형대수 이론을 소개한다. 행렬의 기본 연산(덧셈, 곱셈, trace, transpose)를 소개한뒤 행렬식과 역행렬을 구하는 방법에 대해서 소개한다. 또한 이러한 연산을 통해서 선형방정식의 해를 구하는 일반적인 이론을 소개한다. 이와 더불어 보다 이론적인 공리에 기반한 선형대수 이론을 소개한다. 또한 행렬에 대한 미분 및 행렬식 분해를 통해 심화된 연산을 배운다. 이러한 기초 이론을 바탕으로 통계학에서 많이 쓰이는 분포를 행렬을 통해 유도하고 다중회귀분석에 대하여 간단히 소개한다.
STA3001 시계열분석입문 3 No
정상성, causality, 가역성, 자기상관 이동평균 모형, 예측 등의 시계열에 대한 기본적인 개념들이 소개된다. AR, MA 그리고 ARMA 모형 등을 구축하는 방법들, ARIMA 모형 및 칼만필터, 상태공간 모형들에 대한 기초적인 내용들을 실제 예제들과 더불어 학습한다.
STA3003 통계적추론입문 3 Yes
통계적 의사결정에 필요한 추정과 가설 검정에 대한 기본적인 개념과 이론을 공부한다. 점추정과 구간추정 그리고 고전적인 가설검정에 대한 내용을 실제적인 사료들을 통하여 학습한다.
STA3005 베이즈통계입문 3 Yes
이 과목에서는 베이즈 통계분석 방법을 소개한다. 공액분포에 대한 소개와 사용 방법에 대하여 다루며 자료분석에서 베이지안 사고의 적용 능력의 배양을 목적으로 한다.
STA3007 통계적시뮬레이션 3 Yes
이 과목에서는 일양 및 비일양 분포들에서의 무작위수 추출법, 이산 사건 시뮬레이션, 시뮬레이션에서 사용되는 언어들, 시뮬레이션의 설계, 시뮬레이션 결과의 통계적인 분석들을 다루게 된다. 또한 컴퓨터 과학, 엔지니어링, 그리고 O.R.분야에서 통계적인 시스템을 구축하는 분야에의 응용도 다루게 된다.
STA3008 다변량통계분석입문 3 Yes
다변량 통계분석에 대한 소개를 다룬다. 다변량 자료의 분석과 표현을 위한 통계적인 방법들로 주성분분석, 인자분석, 정준상관분석, 군집분석, 판별분석들에 대한 기본 개념, 다변량 분산분석 등.
STA3010 비모수통계입문 3 No
모집단 분포에 대한 가정이 약하거나 없는 상태에서 모수의 위치, 척도 그리고 독립성 등에 대한 가설 검정 기법들을 다룬다.
STA3011 바이오통계입문 3 No
바이오통계 분석에 유용한 통계적인 방법들을 다룬다. 관찰연구와 임의화 임상실험, 생존 및 경시적[다시점] 자료의 분석, 결측치 문제의 해결법 등과 메타분석 등을 포함한다. 암과 에이즈, 심장질환, 정신 의학 등에서 이루어진 최신 연구들과 보건의료분야에서 얻어진 자료들을 사용하여 학습한다.
STA3012 범주형자료분석 3 Yes
교차상관된 범주형 자료의 분석에 대한 이론과 방법을 소개한다. 분할표에 대한 기술통계량과 추측통계량, 다차원 분할표에 대한 로지스틱회귀, 대수선형모형과 로짓모형, 순서화된 범주형자료에 대한 모형 그리고 최우추정방법과 근사이론 등을 주로 다룬다.