강의 계획서

산업 공학 현장 기록 기본 도구이자 사회 과학 현상 관찰 필수 분석 방법이며 온라인 및 모바일 일상의 빅데이터 포함 다종다양 자료를 다루는 효과적 전략으로서 공업통계학을 이해할 수 있다. 자료과학인 통계학 원칙에 따라서 선택된 통계 모형으로 자료를 구분 정리하며 표본을 체계적 추출하는 공업통계 개요 과정을 이해할 수 있다. 공업 통계 도입 기반으로 확률을 경우의 수, 표본공간과 사건 등 기본 개념, 확률의 덧셈 및 곱셈 정리의 체계적 이론과 현장감 있는 공업 예제로 이해할 수 있다.
각종 공업 현장 상황의 과부족 정보를 확률변수로 수집해 현실 가능성을 확률변수 함수로 체계화해 모집단 확률분포의 기댓값, 분산, 왜도, 첨도의 적률 모수를 계산해 통계 수치로 요약하는 과정을 이해할 수 있다. 각종 사회과학 현상을 모집단 수치 속성 따라 큰 수의 법칙의 정규분포를 비롯 이산형 이항, 기하, 포아송 분포나 연속형 지수, 카이제곱, t, F 분포의 기술 통계로 분석하는 과정을 확률분포표 엑셀 부록과 함께 이해할 수 있다.
기술 통계로 검토된 표본 요약 정보로 제한된 모집단 통계 특성 중 모평균, 모분산 등 미지의 모수를 확률분포함수로 점 추정 내지 주어진 신뢰도의 구간 추정을 적절한 예시와 함께 이해할 수 있다. 실제 각 업종별 상황에 내리는 결정을 위한 가설과 적절한 영역 내 오류를 설정하고 검정력과 p-값을 검증된 진행 순서로 참조해 가설 검정하는 추측통계학 이론을 검정 예시와 함께 이해할 수 있다. 추측통계학 이론과 기법을 현장 적용하도록 실용 도구인 일반 컴퓨터와 상용 프로그램 엑셀, 통계 처리 전문 프로그램 R, 통계 처리 범용 프로그램 파이썬의 예시들과 함께 학습하면서 활용할 수 있다.
실제 공업통계 현장의 복합적 문제 상황 해결에 효과적인 두 확률변수 간 선형 종속성을 파악하는 공분산과 상관계수를 시각화된 예시들과 함께 이해할 수 있다. 세 개 이상 모집단 간 비교 검정하는 일원 및 이원 분산 분석과 변인 간의 선형 관계 정도를 살피는 상관분석, 변인 간 일방적 함수 인과관계를 살피는 단순 및 중 회귀분석의 이론과 실제 이용 사례를 컴퓨터 기반의 상용, 통계 전문, 범용 소프트웨어들로 쉽고 강력하게 활용할 수 있다.
다양한 사회과학 현상 자료의 효과적 활용 위해 모집단 분포 특성 정보 없이 통계적 추측이 필요한 카이제곱 검정과 부호 검정 및 명목형 반응 변수 예측의 로지스틱 회귀분석 등 비모수 통계 이론을 적용하는 능력을 배양하도록 컴퓨터 기반의 각종 소프트웨어 수단을 중점적으로 받아들여 활용할 수 있다. 순차적 시간 단계별로 정의되는 확률모형인 마르코프 연쇄와 시계열 확률변수의 각종 유용한 모형으로 각 업종별 필요한 통계 예측치를 산출하는 과정을 공업통계학으로 이해할 수 있다.