강의 계획서

통계학의 필요성과 응용분야를 소개하고 자료의 정리를 다루는 기술통계학과 표본자료를 이용하여 모집단의 특성을 추론하는 추측통계학, 그리고 산업공학·사회과학에서의 응용분야를 학습하며, 특히 공업에 반드시 필요한 확률인 확률변수, 확률분포, 기댓값, 라플라스 변환, 이산 확률분포의 이론과 실제 이용사례, 연속확률분포의 이론과 실제 이용사례, 확률변수의 함수, 추정, 가설검정, 단순회귀분석과 상관분석의 이론과 실제 이용사례, 중회귀분석의 이론과 실제 이용사례, 분산분석의 이론과 실제 이용사례, 비모수통계의 이론과 실제 이용사례에 대해 중점적으로 학습하며 확률의 개념에 대해 이해하고 다양한 확률 모형과 분석방법을 이해하여 실제의 공업통계에 적용시켜 실제의 공업에서의 각 업종별 필요한 통계치를 산출하여 활용하는 능력을 배양한다.

1. 산업공학·사회과학 현장 기록 관리와 통계 추론에 필수이며 빅데이터 등 다양한 자료 정리에 필요한 응용학문으로서 공업통계학을 설명할 수 있다.
2. 표본자료의 기술통계적 추출과정 이해를 위해 확률변수, 사건 등 공업통계 기본 개념을 체계적 이론과 현장감 있는 공학 예제를 통해 이해할 수 있다.
3. 실제의 수량 과부족 가능성을 확률분포 함수화해 기댓값, 분산, 왜도, 첨도의 적률 모수를 계산요약하는 기술통계과정을 이해할 수 있다.
4. 각종 산업공학·사회과학 업종별 필요한 통계치 산출을 위해 이항, 포아송 등의 이산 확률분포나 정규, 카이제곱, t, F 등의 연속확률분포의 기술 통계 분석 과정을 확률분포표와 함께 이해할 수 있다.
5. 실제 공업의 각 업종별 상황 결정 위한 추정과 가설검정하는 추측통계학 이론을 실제 이용사례와 함께 학습하고 현장 적용하도록 엑셀, R, 파이썬 등의 컴퓨터 어플 예시들과 함께 활용하는 능력을 함양할 수 있다.
6. 모집단 특성 분석에 효과적인 상관분석, 분산 분석, 단순 및 중회귀분석의 공업통계 이론을 컴퓨터 어플 활용 사례들과 함께 이해할 수 있다.
7. 산업공학·사회과학 응용분야에서 효과적 활용 위해 카이제곱 검정, 부호 검정, 로지스틱 회귀분석 등 비모수 통계 이론과 실제 이용사례에 대해 중점적으로 살펴보고 컴퓨터 어플을 적절히 활용할 수 있다.
8. 순차적 시간 단계별로 적용되는 마르코프 연쇄, 시계열 확률변수 등의 다양한 확률 모형과 분석방법을 학습하고, 각 업종별 필요한 통계치를 산출하여 활용하는 능력을 함양할 수 있다.