과정 안내

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통계학 (2018)


학습기간 : 2020-09-01 ~ 2021-02-28
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  • 강좌 정보 및 소개

    . 강좌 개요

     

    ❍ <통계학> 은 교양과목으로 개설된 강좌로서 이 과목을 통해서 수강생들은 자료수집과 분석에 관한 내용을 학습하고 실생활에 제기되는 다양한 문제에 대해서 자료를 기반으로 해결책을 제시하는 방법을 배우게 된다. 이 과목을 통해서 학생들은

     

    - 자료수집의 중요성과 제한을 인식하고 수집후 어떻게 통계적 추론에 영향을 미치는지 알아본다

    - 통계분석 프로그램을 이용한 자료의 시각화와 요약, 분석방법에 대해서 배운다

    - 통계적 추론의 개념에 대해서 공부한다

    - 분석결과를 통계전문용어를 사용하지 않고 일상적 용어로 설명할 수 있는 능력을 배양한다

     

    . 강의 동영상 개발 배경 및 목적

     

    ❍ 빅데이터의 시대를 맞이하여 정보의 홍수시대에서 유용한 정보를 찾아내는 것이 어느때보다 중요하다. “정보가 21세기의 기름이라면 분석은 연소엔진”이라는 말이 있듯이 세계 주요대학에서는 데이터 사이언스 관련 과목을 앞다투어 개설하고 있으며 인공지능은 4차 산업혁명의 가장 중요한 분야의 하나로 인식되고 있다. 데이터 사이언스와 인공지능의 핵심분야인 머신러닝의 중추적인 역할을 하는 분야인 통계학은 Coursera등 주요 MOOC 제공 웹사이트에서 가장 인기있는 분야중의 하나로 서울대에서도 연평균 1700명 가까이 수강하고 있는 주요 교과과목이다. 하지만 상대적으로 너무 작은 통계학과 교수 (14명)로만 학내외의 통계학 교육에 대한 요구수요를 맞추기 힘들어서 온라인 교육을 통하여 통계학 교육에 이바지 하고자 하는데 이 과정 개발의 목적이 있다.

     

     

    . 차시 및 모듈별 구성

    25차시, 학습 모듈 55, 총 시간 1547

    차시

    차시명

    학습 모듈

    시간

    영상수량

    1

    강의소개, 통계학이란?

    1-1. R이란?

    07:27

    3

    1-2. 사례연구 I

    13:25

    1-3. 자료의 기초

    08:10

    2

    자료수집

    2-1. 자료수집 개요

    16:37

    3

    2-2. 관찰연구

    09:10

    2-3. 실험연구

    14:08

    3

    자료의 유형과 사례연구

    3-1. 수치형자료

    34:24

    3

    3-2. 범주형자료

    06:47

    3-3. 사례연구

    11:07

    4

    확률이란?

    4-1. 확률의 정의

    21:07

    2

    4-2. 조건부확률의 소개

    14:03

    5

    조건부 확률과 확률변수

    5-1. 조건부확률 (베이즈 룰)

    27:57

    2

    5-2. 확률변수와 연속형 확률분포

    11:15

    6

    확률분포

    6-1. 정규분포

    30:04

    2

    6-2. 기하분포

    12:08

    7

    다양한 이산분포

    7-1. 이항분포

    18:14

    3

    7-2. 음이항분포

    07:01

    7-3. 포아송분포

    04:27

    8

    통계적추론의 개요

    8-1. 표본분포

    27:38

    2

    8-2. 신뢰구간

    16:45

    9

    Resampling과 가설검정

    9-1. Resampling (Bootstrap)

    19:07

    2

    9-2. 가설검정과 A/B Test

    30:22

    10

    중심극한정리와 검정력

    10-1. 중심극한정리

    05:26

    2

    10-2. 표본수결정과 검정력

    14:32

    11

    모평균에 관한 추론 I

    11-1. 단일표본 평균과 t 분포

    31:17

    2

    11-2. 쌍체비교

    18:01

    12

    모평균에 관한 추론 II

    12-1. 두 표본의 평균차이에 관한 추론

    23:41

    2

    12-2. 검정력 분석

    12:51

    13

    분산분석

    13-1. 3개 이상 표본의 평균차이에 관한 추론

    32:36

    2

    13-2. 다중비교

    09:02

    14

    모비율에 관한 추론 I

    14-1. 단일표본 비율에 관한 추론

    14:03

    3

    14-2. 두 표본의 비율차이에 관한 추론

    07:37

    14-3. 적합성 검정과 카이제곱 분포

    16:28

    15

    모비율에 관한 추론 II

    15-1. 적합성 검정과 카이제곱 분포 (예제)

    06:44

    4

    15-2. 분할표에서 독립성 검정

    16:08

    15-3. 소표본에서 표본비율에 관한 검정

    10:29

    15-4. 소표본에서 두 표본비율의 차이에 관한 검정

    08:45

    16

    회귀분석 I

    16-1. 직선적합, 잔차, 상관관계

    09:33

    2

    16-2. 최소제곱추정법

    31:34

    17

    회귀분석 II

    17-1. 회귀분석모형의 적합

    26:09

    2

    17-2. 이상점

    08:56

    18

    회귀분석 III

    18-1. 회귀모형에 관한 추론

    26:03

    1

    19

    다중회귀분석 I

    19-1. 다중회귀분석의 소개

    46:37

    1

    20

    다중회귀분석 II

    20-1. 모형선택

    27:21

    2

    20-2. 그래프를 이용한 회귀분석모형 가정에 관한 점검

    08:01

    21

    2x2 분할표 I

    21-1. 역학연구설계

    41:52

    1

    22

    2x2 분할표 II

    22-1. McNemar 검정

    07:29

    3

    22-2. Fisher의 exact 검정

    11:52

    22-3. 심슨의 역설

    13:13

    23

    로지스틱 회귀분석 I

    23-1. 단순 로지스틱 회귀분석

    34:36

    1

    24

    로지스틱 회귀분석 II

    24-1. 로지스틱 회귀분석에서의 추론

    11:53

    3

    24-2. 다중 로지스틱 회귀분석

    05:55

    24-3. 사례연구

    18:20

    25

    연구윤리

    25-1. 실험윤리연구와 벨몬트 보고서

    19:05

    2

    25-2. 재현연구

    09:21

     

     

  • 교수 정보

  • 교수진 소개

    장원철

     

    • 학력:

    미국 Carnegie Mellon 대학교 통계학과, 박사

    미국 Texas A&M 대학교 통계학과, 석사

    서울대 계산통계학과, 석사

    서울대 계산통계학과, 학사

     

    • 주요경력:

    한국통계학회 학술이사 (2017 - 현재)

    서울대학교 통계학과 교수 (2017 - 현재)

    서울대학교 자연과학대학 기획부학장 (2016-2018)

    서울대학교 통계학과 부교수 (2012-2017)

    미국 조지아대학 보건대학원 조교수 (2006-2012)

    미국 Duke 대학 통계학과 방문조교수 (2004-2006)

     

    • 주요저서:

    정재승, 이식, 전용진, 김상욱, 장원철 외 9명 (2014) 헬로 사이언스: 내일의 과학자를 위한 아름다운 과학시간. 청어람 미디어

     

    • 기타:

    서울대학교 학술연구교육상 (교육부문) 수상

    서울대학교 자연과학대학 연구상 수상

  • 강좌코드 : 2020_80_CTL_2018_W_JWC_2020_2
  • 과정 : 통계학
  • 주수 : 25
  • 수강가능수 : 1000000
  • 학점 : 0
  • 언어 : 한국어 (ko)
  • 태그 : 장원철, 통계학
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