강의 계획서

표본과 표본분포, 추정의 기본개념, 추정량의 성질, 점추정, 구간추정, 가설검정, 비모수적방법 등 통계적 추론의 방법과 기본 개념 및 컴퓨터에의 응용을 중심으로 통계학의 기본을 이해한다. 세부 내용으로는 통계학의 개념, 도수 분포와 특성치, 확률 변수와 확률 분포, 정규 분포와 표본 분포, 통계적 추정과 가설 검정, 집단 간의 평균치 비교와 검정, -검정과 비모수적 방법, 회귀분석과 상관분석, 다중회귀와 곡선회귀, 표본 조사에 의한 통계적 방법, 생물학적 추정을 위한 통계적 방법, 시계열분석과 예측을 위한 통계적 방법 등을 다룬다. 본 교과목을 통해 통계학에 대한 기초이론을 습득하고, 이를 실무에 체계적으로 적용할 수 있다.

공학 현장 및 사회 현상 등 직업 실무상 통계적 추론 방법과 기본 개념 및 컴퓨터에의 응용을 중심으로 통계 처리 기본 소양을 계발하는데 목적이 있다. 이에 따른 구체적 학습 목표를 다음과 같이 약술한다.
1. 표본공간과 사건, 확률 변수, 도수 분포, 평균치 등의 통계학 기본 개념들을 체계적 이론과 현장감 있는 예제로 이해할 수 있다.
2. 각종 현장 상황을 표본조사해 가능성을 함수화한 정규분포를 비롯 이항, 포아송 분포, 카이제곱, t 분포 등의 통계 특성치로 요약하는 기술 통계 분석 과정을 이해할 수 있다.
3. 최적의 실무적 판단을 위한 표본분포 내 점 추정과 구간 추정을 시각화된 예시들과 함께 이해할 수 있다.
4. 복잡한 현장 문제 해결에 효과적인 상관분석, 단순 및 다중회귀분석 및 곡선회귀 이론과 실제 이용 사례를 컴퓨터 기반의 상용, 통계 전문, 범용 어플들로 쉽고 강력하게 학습할 수 있다.
5. 다양한 표본 활용을 위한 카이제곱 검정 등 비모수적 통계 방법을 컴퓨터에의 응용을 중심으로 엑셀, R, 파이썬 등의 어플로 습득할 수 있다.
6. 생물학적 추정에 유효한 마르코프 연쇄의 단계별 확률모형과 시계열의 순차적 통계 분석과 예측을 컴퓨터 기반의 각종 어플을 통해 활용할 수 있다.