| 과목명 | 경영통계학 | 개발 교·강사 |
- | 년도 / 학기 |
2027년도 / 1학기 |
학점 / 시수 |
학점 : 3 학점 시수 : 3 시수 (강의 3 / 실습 0) |
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| 수업 진행 교·강사 |
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| 수업목표 | 1. 마케팅, 판매, 생산 등 기업 경영에 필요한 자료의 분석 및 합리적인 의사결정에 필요한 기초적인 경영통계 개념과 목적을 설명할 수 있다. 2. 다양한 통계 분석 프로그램들의 종류에 대해 알고, 이를 활용한 수요 분석, 포트폴리오 분석, 여론조사 등의 실무 적용 사례를 설명할 수 있다. 3. 데이터의 종류와 구조를 이해하고, 데이터를 수집하는 방법, 수집된 데이터를 다양한 기술통계량을 통해 요약할 수 있다. 4. 다양한 확률분포의 개념을 알고, 통계적 추론의 원리를 설명할 수 있다. 5. 통계적 추론의 원리에 기초하여 구간추정과 가설검정을 수행할 수 있다. 6. 변수 간의 관계를 설명하는 분산분석, 상관분석, 회귀분석, 시계열 분석 등 다변량 분석에 기초한 고급 통계 방법론을 설명할 수 있다. 7. 4차산업혁명시대에 필요한 DT(Data Technology)기반의 빅데이터의 종류와 분석 방법을 설명할 수 있다. 8. 강의 내 분석 도구를 활용한 실습을 통해 통계 분석에 필요한 기능적 역량을 높일 수 있다. |
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| 평가기준 |
중간고사 : 25%, 기말고사 : 25%, 쪽지시험 5% 과제물 : 20%, 출석 : 20%, 토론 : 5% |
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| 성적분포 |
상대평가 적용 A~A+ : 전체 학습자 상위 0%이상~20% 미만 / B~B+ : 전체 학습자 상위 20%초과~60% 미만 C~C+ : 전체 학습자 상위 60%초과~90% 미만 / D~D+ : 전체 학습자 상위 90%초과~100% 이하 |
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| 평가기간 |
중간고사 : 2027년 01월 08일 ~ 2027년 01월 11일
기말고사 : 2027년 02월 26일 ~ 2027년 03월 01일
쪽지시험 : 2026년 12월 15일 ~ 2026년 12월 28일
과제물 : 2026년 12월 22일 ~ 2027년 02월 01일
토론 : 2026년 12월 22일 ~ 2027년 02월 08일
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성적이의 신청기간 |
2027년 03월 11일 ~ 2027년 03월 12일 |
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| 유의사항 | 1. 정기평가(50점) - 중간고사(25점) · 8주차에 시행 / 시험범위 1주~7주 · 객관식 20문항, 주관식 5문항으로 구성 - 기말고사(25점) · 15주차에 시행 / 시험범위 9주~14주 · 객관식 20문항, 주관식 5문항으로 구성 2. 수시시험(5점) - 5주차에 시행 / 시험범위 5주 - 5문항으로 객관식 문항과 OX퀴즈를 혼합하여 구성 3. 과제(20점) - 6주차 과제주제 공지 / 10주차 마감일까지 제출 - 동일답안인원 전원 0점처리 4. 토론(5점) - 6주차 과제주제 공지 / 11주차 마감일까지 제출 5. 출석(20점) - 매 강의는 2주간의 출석인정기간을 부여함 - 총 수업 시간의 80% 미만 출석일 경우 성적이 부여되지 않음 |
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| 주차 | 회차 | 기간 | 학습내용 | 수업방법 | 학습자료 |
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| 1주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 경영통계학에 대한 이해 2) 강의주제 2) 강의목표 - 기업을 구성하고 있는 요소와 활동에 설명할 수 있다. - 경영학과 통계학의 구성과 학습 목적을 설명할 수 있다. - 비즈니스에서의 통계가 필요한 이유와 활용방법을 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 기업 경영(business)의 구성 요소 및 활동 · 기업의 개념 및 역할 · 경영과 조직 · 경영의 개념 · 경영성과의 측정 · 기업 경영의 4가지 요소 · 기업 운영 시스템 - 경영학과 통계학의 이해 · 경영학의 의미와 학습 목적 · 경영학과 커리큘럼 · 통계의 개념 · 통계학의 정의 · 통계학을 어렵게 느끼는 이유 · 통계학 학습 유형 - 경영통계학의 학습 목적 및 활용 · 경영에서 통계학을 활용하는 목적과 이유 · 바람직한 통계 활용법 · 바람직한 경영통계학의 학습 방향 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 통계 관련 용어 및 분석 도구 2) 강의주제 2) 강의목표 - 본 강좌에 대한 구성 및 운영 방향에 대해 소개를 듣고, 학습 계획을 수립할 수 있다. - 주요 통계 용어에 대해 설명할 수 있다. - 주요 통계 패키지의 종류와 특징을 살펴보고, 통계자료(2차 자료)를 획득 할 수 있는 곳을 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 본 과목의 구성 및 진행 · 본 과목의 목표와 운영 방법 · 주차별 구성 및 내용 소개 - 주요 통계 용어 · 통계 어원 · 데이터 · 주요 통계 용어 - 주요 통계 분석 도구와 통계 정보 사이트 소개 · 주요 통계 분석 도구 · 주요 통계/2차 자료 수집 사이트 |
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| 2주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 데이터의 종류와 측정 방법 2) 강의주제 2) 강의목표 - 데이터의 분류기준별 종류에 대해 설명할 수 있다. - 데이터 종류별 수집 방법에 대해 설명할 수 있다. - 엑셀을 사용하여 데이터를 입력하는 방법을 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 데이터의 분류기준 · 1차와 2차 자료 · 원시와 가공 데이터 · 횡단면과 시계열 데이터 · 분류 기준별 데이터의 종류 - 데이터의 수집방법 · 측정 · 변수 · 데이터의 수집 과정 · 자료 수집의 중요성 · 자료의 원천 · 의사소통법(communication method) · 관찰법(observation method) · 정형/비정형 데이터 수집 방법 - 데이터의 입력 · 문자 데이터 입력 · 숫자 데이터 입력 · 날짜 데이터 입력 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 표본의 선정과 오류 2) 강의주제 2) 강의목표 - 전수조사와 표본조사의 차이점을 이해하고, 표본추출 방법과 과정에 대해 설명할 수 있다. - 데이터 수집 과정에서 발생하는 오류에 대해 설명할 수 있다. - 측정의 신뢰도와 타당도에 대해 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 분석 표본의 선정 · 전수조사와 표본조사 · 표본추출 · 확률 표본 추출법(probability sampling method) · 비확률 표본 추출법(non-probability sampling method) · 표본크기의 결정 - 데이터 측정 오류 · 오류의 종류 · 표본 크기와 오류의 관계 - 측정의 신뢰도와 타당도 · 타당도 · 신뢰도 |
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| 3주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 설문지 작성법 2) 강의주제 2) 강의목표 - 설문지 개발 절차에 대해 설명할 수 있다. - 설문지를 구성하는 문항의 특성과 종류를 설명할 수 있다. - 설문지 이외 자료수집 도구에 대해 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 설문지 개발 고려사항 및 절차 · 설문의 개발 · 설문 개발 시 고려 사항 · 설문 개발 절차 - 설문 항목의 유형 · 항목의 유형 · 질문의 표현 · 질문 순서의 결정 - 정성조사 가이드라인 및 관찰 기록지 개발 · 정성조사 가이드라인 · 관찰조사 기록지 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 설문 조사 진행과 분석 2) 강의주제 2) 강의목표 - 설문조사의 수행 절차에 대해 설명할 수 있다. - 국내 조사 시장 특성과 주요 전문기관의 특징을 설명할 수 있다. - 중앙선거여론조사심의위원회에 등록된 조사의 설계와 설문지를 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 설문조사 진행 방법 · 자료의 수집 · 자료의 분석 · 조사의 진행 절차 · 조사 계획 수립 - 주요 조사 제공 및 수요 기관 · 한국조사협회(Korea Research Association; KORA) · 한국정치조사협회(Korea Political Research Association; KOPRA) · 전문회사 이외 조사 수행기관 · 국내 조사기관 포지셔닝 · 조사기관 선정 기준 - 중앙선거여론조사심의위원회 자료 검색 · 중앙선거여론조사심의위원회 |
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| 4주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 데이터의 요약 및 해석 2) 강의주제 2) 강의목표 - 주어진 데이터를 도표로 작성하고 해석할 수 있다. - 다양한 그래프의 특징에 맞추어 활용할 수 있다. - 주어진 데이터를 요약하여 도표와 그래프로 표현 할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 도표 작성과 해석법 · 기술통계 · 도표의 작성 · 도표의 해석 - 주요 그래프의 특성 및 작성법 · 시각화의 필요성 및 종류 · MS Office의 사용 가능한 차트 종류 - 도표 및 그래프의 작성 · 실습용 데이터 · 도수분포표 작성 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 데이터의 중심지표 2) 강의주제 2) 강의목표 - 평균값을 구하는 다양한 방법을 설명할 수 있다. - 평균 이외 데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징을 이해하여 설명할 수 있다. - 대푯값을 산출하여 제시할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 평균(mean) · 평균(mean) · 평균값 산출법 - 중앙값(median)과 최빈값(mode) · 중앙값(median) · 최빈값(mode) · 첨도(kurtosis) · 왜도(skewness) - 대푯값의 제시법 · 대푯값의 관계 · 대푯값의 산출 |
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| 5주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 분산과 편차 2) 강의주제 2) 강의목표 - 분산의 개념을 이해하여 설명할 수 있다. - 편차의 개념을 이해하여 설명할 수 있다. - 데이터의 분산과 편차를 구하고 산포도를 작성할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 분산 · 분산의 개념 · 분산의 활용 · 분산의 계산식 - 편차 · 편차의 개념 · 편차의 특징 - 분산과 편차 산출 · 분산을 산출하는 이유 · 분산의 산출과정 · 편차와 분산의 산출 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 표준편차와 표준화 2) 강의주제 2) 강의목표 - 표준편차가 의미하는 바를 설명할 수 있다. - 데이터를 표준화(standardization)하는 이유와 방법을 설명할 수 있다. - 표준화와 정규화(normalization)의 차이를 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 표준편차 · 표준편차의 개념 · 표준편차의 활용 · 표준편차의 계산식 · 표준편차 계산하기 - 표준화 · 표준화의 개념 · 표준화 공식 · 표준점수의 특징 · 표준화 값과 표준 점수의 관계 · 엑셀을 이용한 데이터 표준화(데이터의 평균 0, 표준편차 1) - 정규화 · 정규화의 개념 · 정규화의 활용 · 표준화와 비교 · 엑셀을 이용한 Min-Max 정규화 |
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| 6주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 공분산과 상관계수 2) 강의주제 2) 강의목표 - 공분산이란 무엇인지 설명할 수 있다. - 상관계수에 대해 이해하고 계수 값의 의미를 설명할 수 있다. - 공분산과 상관계수를 산출해 본다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 공분산 · 단변량과 다변량 · 변수의 관련성 · 공분산(covariance) - 공분산의 구조와 상관계수 · 공분산의 구조 · 상관 계수(Correlation Coefficient)의 특성 - 상관계수의 구조와 해석 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 회귀모형 2) 강의주제 2) 강의목표 - 회귀모형의 개념을 설명할 수 있다. - 회귀분석의 종류와 활용에 대해 설명할 수 있다. - 엑셀을 이용하여 회귀분석을 해볼 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 회귀모형의 추정과 검정 · 회귀의 어원 · 회귀분석의 정의 · 회귀분석의 기본 가정 · 단순회귀분석 - 중회귀모형과 결정 계수 · 회귀분석의 종류 · 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) - 회귀분석 결과의 산출 · 초등학교 1학년 아동의 키와 몸무게 데이터를 이용한 단순회귀분석 · 도시 데이터를 이용한 다중회귀분석 |
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| 7주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 확률의 개념 및 법칙 2) 강의주제 2) 강의목표 - 확률의 개념을 이해하여 설명할 수 있다. - 확률의 가법/승법 정리, 독립시행의 정리, 대수의 법칙과 중심극한 정리 등에 대해 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 확률의 개념 · 확률의 기본 개념 · 확률의 정의 · 실험과 확률 - 확률의 법칙 · 집합이론과 계산 · 확률의 계산 · 확률의 법칙 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 확률변수 2) 강의주제 2) 강의목표 - 확률변수의 정의와 특성을 설명할 수 있다. - 확률분포의 균등분포와 정규분포를 비교할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 확률변수 · 확률과 확률변수 · 확률변수 - 확률분포 · 확률분포의 개념 · 확률분포의 종류 · 균등분포(uniform distribution) · 정규분포(normal distribution) · 표준정규분포(standard normal distribution) - 정규분포와 표준 정규분포 작성 · 도시데이터 인구수 변수의 정규분포 그래프 작성하기 |
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| 8주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 ■ 중간고사 2) 강의주제 1. 시험범위 : 1주~7주차 강의내용 2. 문항수(배점) : 객관식 20문항(각 1점), 주관식 5문항(각 1점) = 총 25점 만점 3. 시험시간 : 60분 (장애학습자의 경우 90분) 4. 유의사항 가. 시험 응시 기회는 1회이며, 시험 제한 시간 내 응시 완료해야 합니다. 나. 시험 미응시 시 다른 대체방법은 없습니다.(단, 공결로 인한 미응시는 5일 이내 재응시 기회 1회 부여, 15% 감점) ※ 공결규정은 교육원 홈페이지 > 구상안내 > 공결사항 안내를 확인해 주시기 바랍니다. 다. 중간고사 성적 공개 : 객관식 점수 즉시공개, 주관식 포함점수 성적 이의 신청기간 시 3) 강의세부내용 중간고사 실시 |
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| 9주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 이산형확률분포1 2) 강의주제 2) 강의목표 - 베르누이 시행과 분포의 개념을 설명할 수 있다. - 베르누이 분포에서의 이항분포를 설명할 수 있다. - 엑셀을 이용하여 이항분포를 산출할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 베르누이 분포 · 베르누이 시행의 개념 · 베르누이 시행의 조건 · 베르누이 시행의 사례 · 베르누이 시행의 확률변수와 확률분포 · 베르누이 시행의 평균과 분산 · 베르누이 시행의 특성 - 이항 분포 · 이항확률변수와 이항분포 · 이항확률함수의 이용 · 이항확률표 사용 · 이항분포의 모양 · 이항분포의 기댓값과 분산 - 이항 분포의 계산 · BINOM.DIST 함수 · BINOM.DIST.RANGE 함수 · BINOM.INV 함수 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 이산형확률분포2 2) 강의주제 2) 강의목표 - 초기하 분포의 특성을 이해하여 설명할 수 있다. - 포아송 분포의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다. - 엑셀을 이용하여 포아송 분포를 산출할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 초기하 분포 · 이항분포와 초기하분포 · 초기하분포의 확률함수 · 초기하분포와 이항분포의 관계 - 포아송 분포 · 포아송분포 · 포아송분포의 특성 · 포아송분포의 조건 · 포아송분포의 확률함수 · 포아송분포표의 사용 · 포아송분포와 이항분포의 관계 - 포아송 분포의 계산 · POISSON.DIST 함수 · HYPGEOM.DIST 함수 |
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| 10주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 정규분포 2) 강의주제 2) 강의목표 - 정규분포의 특징을 설명할 수 있다. - 정규분포와 표준 정규분포 차이를 설명할 수 있다. - 정규분포와 표준정규분포를 작성할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 정규분포 · 확률변수와 확률분포 · 확률질량함수와 확률밀도함수 · 정규분포의 의미 · 정규분포의 확률밀도함수 · 정규분포의 특성 · 정규분포에서의 확률 - 표준정규분포 · 표준정규분포 · 표준정규분포로의 변환 필요성 · 표준정규분포 변환 · 표준정규분포와 정규분포의 공통점 · 표준정규분포의 확률적 특성 · 표준정규분포표의 사용 · 표준정규분포표의 종류 - 정규분포와 표준 정규분포 작성 · 엑셀의 정규분포 함수의 종류 · 엑셀의 정규분포 함수를 이용한 계산 · 엑셀의 정규분포 그래프 그리기 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 정규분포 이외 분포 2) 강의주제 2) 강의목표 - 카이제곱 분포 특징을 설명할 수 있다. - t 분포와 F 분포의 특징을 설명할 수 있다. - 엑셀을 이용하여 각 분포의 확률을 계산할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 카이제곱 분포 · 카이제곱 분포 - t 분포와 F 분포 · t 분포 · t 검증을 위한 가정 · t 분포표 · t 검정 종류 · F 분포 · F-분포표 - 분포와 확률의 계산 · 카이스퀘어 분포 확률의 계산 · F 분포 확률의 계산 · t 분포 확률의 계산 · 엑셀과 SPSS 결과 비교 |
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| 11주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 추정의 개념 2) 강의주제 2) 강의목표 - 추정의 기초 개념을 설명할 수 있다. - 점추정의 원리에 대해 설명할 수 있다. - 구간 추정의 원리에 대해 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 추정의 개념 · 추정통계의 기초 · 통계적 추정의 개념 - 점추정 · 추정치와 추정량 · 추정량의 결정 기준 - 구간추정 · 구간추정의 기본개념 · 모평균과 표본 평균의 관계 · 두 집단 비교 시 신뢰구간(t-value 이용) |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 신뢰구간 2) 강의주제 2) 강의목표 - 한 개 모집단 모평균의 신뢰구간 유도 과정을 설명할 수 있다. - 한 개 모집단 모비율의 신뢰구간 유도 과정을 설명할 수 있다. - 모분산의 신뢰구간에 대해 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 모평균의 신뢰구간 · 구간추정의 기본 개념 · 표준편차(σ)를 알고 있는 경우 모집단 평균의 신뢰구간 추정 · 모집단의 표준편차 σ를 모르는 경우(t-분포) - 모비율의 신뢰구간 · 단일 모비율 신뢰구간의 계산 · 단일 모비율 신뢰구간의 추정 - 모분산의 신뢰구간 · 모분산 신뢰구간의 계산 · 모분산의 신뢰구간의 추정 |
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| 12주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 가설검증의 개념 및 절차 2) 강의주제 2) 강의목표 - 가설검정의 개념을 설명할 수 있다. - 가설검정의 원리와 절차를 설명할 수 있다. - p값을 이용한 가설검정 과정을 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 가설검증의 개념 · 통계 분석과 가설검증 - 가설검증 절차 · 가설 설정 · 유의수준의 결정 · 검정 방법의 결정 · 검정 통계량의 계산 · 기각역과 채택역 · 기각과 채택의 결정 - 가설검증과 신뢰구간의 관계 · 통계적 오류 · 추정(신뢰구간)을 이용하여 가설을 검정하는 방법 · p-값을 이용한 통계적 검증 · 엑셀에서 p-값을 계산하는 방법 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 가설 검증 2) 강의주제 2) 강의목표 - 모평균의 가설검증에서 모분산을 아는 경우와 모르는 경우의 가설검증 과정을 구분하여 설명할 수 있다. - 모비율의 가설검증 과정을 설명할 수 있다. - 모집단 분산의 가설검증 과정을 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 모평균의 가설검증 · 통계적 추정과 가설검증 · 집단 표준편차(σ)를 아는 경우 · 집단 표준편차(σ)를 모를 경우 · 엑셀에서 p-값을 계산하는 방법 - 모비율의 가설검증 · 단일 표본 비율 검정(모비율 검정, one-sample proportion test) · 두 독립 표본 비율 검정(two proportion test) - 모분산의 가설검증 · 모분산 검증의 기초 개념 · 모분산 검증의 절차 |
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| 13주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 분산분석 2) 강의주제 2) 강의목표 - 분산분석이란 무엇인지 설명할 수 있다. - 일원분산분석을 실시하고, 그 결과를 해석할 수 있다. - 다원분산분석을 실시하고, 그 결과를 해석할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 분산분석의 개념 · 분산분석의 개념 · 분산분석 사용 이유 · 분산분석의 기본가정 · 분산분석의 종류 - 일원분산분석 · 일원분산 분석의 개념 · 일원분산 분석의 사례 - 다원분산분석 · 다원분산분석의 종류 · 주효과 검증만 가능한 이원분산분석 · 주효과와 상호작용효과 분석이 가능한 이원분산분석 |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 교차/시계열 분석 2) 강의주제 2) 강의목표 - 모수통계와 비모수통계의 차이를 설명할 수 있다. - 분할표를 작성하고, 검증 결과를 해석할 수 있다. - 시계열 분석의 종류에 대해 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 모수통계와 비모수통계 · 모수통계(parametric statistics) · 비모수통계(nonparametric statistics) - 교차분석과 검증 · 일원 vs. 이원 통계 · 교차분석 · 카이스퀘어 통계량의 계산 · 교차분석 실습 - 시계열 분석 · 시계열자료(time series data) · 시계열 자료의 표현 · 시계열 분석 · 시계열 분석 방법 · 시계열 분석과 회귀분석의 차이점 |
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| 14주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 빅데이터의 개념 이해 2) 강의주제 2) 강의목표 - 통계법과 데이터 3법의 주요 내용을 설명할 수 있다. - 빅데이터란 무엇인지 설명할 수 있다. - 포털사이트를 통해 빅데이터를 수집하고 분석할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 통계법과 데이터 3법의 구성과 주요 내용 · 법에 대한 이해 · 통계법과 데이터 3법의 학습 이유 · 통계 관련 법령 · 데이터 3법 - 빅데이터의 개념 및 처리 기술 · 디지털 데이터의 단위 · 빅데이터의 등장 배경 · 빅데이터의 특성 - 빅데이터의 수집 및 시각화 · 네이버 DATA Lab. |
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| 2차시 | 기간 |
1) 강의제목 1) 강의주제 : 빅데이터의 활용 사례 2) 강의주제 2) 강의목표 - 다양한 분야의 빅데이터 활용사례를 학습하여, 빅데이터에 대한 사례를 설명할 수 있다. 3) 강의세부내용 3) 강의세부내용 - 공공분야 빅데이터 활용 사례 · 빅데이터 분석으로 지능형 지방 세정 실현 · 응급차량 출동을 책임지는 인공지능 · 맞춤형 치매 진단 검사로 다각적인 치매 관리 · 공동주택 돌봄수요 미리 예측 - 의료/금융 분야 빅데이터 사례 · 의료/헬스케어 분야 · 금융 분야 - 유통/기타 분야 빅데이터 사례 · 유통 분야 · 기타 분야 |
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| 15주차 | 1차시 | 기간 |
1) 강의제목 ■ 기말고사 2) 강의주제 1. 시험범위 : 9주~14주차 강의내용 2. 문항수(배점) : 객관식 20문항(각 1점), 주관식 5문항(각 1점) = 총 25점 만점 3. 시험시간 : 60분 (장애학습자의 경우 90분) 4. 유의사항 가. 시험 응시 기회는 1회이며, 시험 제한 시간 내 응시 완료해야 합니다. 나. 시험 미응시 시 다른 대체방법은 없습니다.(단, 공결로 인한 미응시는 5일 이내 재응시 기회 1회 부여, 15% 감점) ※ 공결규정은 교육원 홈페이지 > 구상안내 > 공결사항 안내를 확인해 주시기 바랍니다. 다. 기말고사 성적 공개 : 객관식 점수 즉시공개, 주관식 포함점수 성적 이의 신청기간 시 3) 강의세부내용 기말고사 실시 |
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