강의 교과목 내용

통계학및연습1 / 통계학및연습2 (주전공필수)

- 통계학의 기초개념을 전반적으로 다루게 된다. 이를 통하여 고급통계, 즉 회귀분석, 실험계획법, 표본론 등을 연구하는 데 필요한 지식을 익힌다.

통계학개론 (이중전공필수)

- 통계학에 있어 자료의 개념, 확률, 확률변수, 추정 및 가설검정에 대한 원리, 상관 및 회귀분석, 그리고 여러가지 통계기법들을 소개하고 살펴본다.

통계학의활용및실습 (주전공필수)

- 통계학과 전임교수들의 팀티칭으로 운영되며, 통계학과 학생에게 전공 가이드를 제공하고 다양한 통계학의 활용 분야와 실제 사례를 소개함으로써 전공에 대한 이해와 필요역량 파악을 목표로 한다.

의사결정론

- 본 과목은 주어진 정보를 이용하여 합리적인 의사결정을 통계적으로 수립하는 방법을 학습한다.

통계소프트웨어 / 통계소프트웨어실습

- 통계 Package 중에서 가장 널리 보급되고 있는 가장 Powerful한 SAS와 R을 익힘으로써 앞으로 배울 회귀분석, 실험계획법 등에 직접 응용할 능력을 기르고자 한다.

통계행렬론 (전공필수) / 통계행렬론연습

- 회귀분석, 실험계획법, 시계열분석 등에 사용되는 행렬이론을 중심으로 다루게 된다.

회귀분석 (전공필수) / 회귀분석연습

- 회귀분석을 통계학에서 실제 자료를 분석하는데 있어 가장 기본이 된 분석방법이다. 단순회귀분석과 중회귀분석 그리고 이를 확장한 모형 등 회귀분석의 기초 이론을 익힌다.

통계계산및실습

- 현재 널리 쓰이고 있는 프로그래밍 언어를 습득함과 동시에, 통계에 대한 보다 자세한 이론의 이해를 컴퓨터 프로그램을 통하여 배운다. 특히, 통계학과 접목되는 응용프로그램 작성을 통하여 통계이론도 함께 고찰한다.

확률분포론 (전공필수) / 확률분포론연습

- 통계학 이론에 대한 수리적 접근을 통하여 이론적 배경을 설명하고 여러 가지 통계이론들을 바르게 사용할 수 있도록 한다. 확률과 여러 가지 확률분포들, 그리고 변수변환을 통한 함수의 확률분포에 초점을 맞춘다.

금융수학

- 수리금융의 기본개념과 확률미적분학의 기초지식을 익히고 이를 금융문제에 응용하는 내용을 다룬다.

범주형자료분석

- 실제 관측되는 자료 중 많은 자료는 'Yes', 'No' 와 같은 범주형으로 얻어진다. 이런 범주형 자료를 분석하기 위한 통계적 기법을 공부하며 컴퓨터 패키지를 이용하여 실제 자료를 분석하는 법을 다룬다.

수리통계학 (전공필수) / 수리통계학연습

- 확률분포론'에서 다룬 여러 확률분포와 그 변환들을 기초로 각 분포에 포함된 여러 모수를 추정하는 추정론을 심도 있게 다루게 된다. 추정을 이용하여 가설에 대한 검정도 다루게 된다. 추정 및 검정론은 모든 통계학의 기본이 되기 때문에 이론적인 체계를 확립하는데 목표를 두고 있다.

시계열분석및실습

- 경제, 경영, 자연과학 등에 많이 나타나는 시계열 자료를 Box-Jenkins 방법을 토대로 분석하게 된다. 사용되는 통계 Package는 SAS/ETS이다.

실험계획법및실습

- 실험 수행 전의 계획과 설계이론을 배우며 관측된 자료를 분산분석을 통해 다룬다. 이룬 강의의 내용을 패키지를 사용하여 실습하며, 직접 실험을 설계, 디자인 해보는 시간을 갖는다.

생존분석및실습

- 생존함수, 위험함수 등에 관한 통계적 추론을 다룬다. 통계 패키지를 이용하여 실습함으로써 실제 자료분석 능력을 함양한다.

다변량분석및실습

- 여러 개의 변수에 대해 동시에 관측된 자료를 분석하는 통계적 분석방법을 다룬다. 또한 컴퓨터를 이용한 실습을 통하여 실제 자료 분석에 관한 경험을 쌓는다.

데이터마이닝및실습

- 거대한 양의 데이터베이스 혹은 자료로부터 의사 결정에 유용한 정보 및 지식을 발견하기 위한 자료 분석 및 모형 선정과정을 다룬다.

베이지안통계학

- 기초적인 분포이론을 시작하여 베이지안 추정과 검정, 그리고 마지막으로 베이지안 계산방법을 다룬다. 기초 통계학을 이수한 학생이면 누구나 쉽게 공부할 수 있으며 컴퓨터를 이용한 통계기법의 개발과 같은 최근의 통계학의 흐름을 공부한다.

표본조사론

- 표본을 추출하는 과학적인 방법에 대한 이론을 익히고 실제 표본조사를 통하여 자료를 수집, 분석하는 통계적 기법을 다룬다.

금융자료분석및실습

- 금융자료분석을 위한 통계 방법론 및 이론을 익히고, 이를 통계 패키지를 이용해 실습하여 실제 자료 분석 능력을 함양한다.

데이터시각화

- 대규모 데이터의 구조를 빠른 시간 내에 효과적으로 파악하게 해주는 다양한 데이터 요약 및 시각화 기법을 익히고 실습한다.

통계세미나

- 최근에 개발된 새로운 통계적 방법론과 이론을 습득하고 이를 실제 자료 분석에 적용하여 사회 진출 후 사회가 요구하는 통계 기술과 지식 및 리더쉽을 습득하다.

통계적기계학습및실습

- 통계학 전공자의 관점에서 인공지능 구현의 핵심이 되는 통계적기계학습의 기초 이론과 방법론들을 익힌다.

데이터사이언스세미나

- 신경망 모형과 딥러닝 모형의 작동 원리를 이해하고 활용할 수 있다.

데이터어낼리틱스세미나

- 통계에서 많이 활용되는 R프로그램을 프로그래밍 언어적, 구조적 관점에서 새로이 학습하게 된다. R에서 제공하는 다양한 객체(objects)의 특성, 처리, 연산법 및 제어문, 함수, functional programming 등을 체계적으로 학습한다.