해당 강좌의 강의계획서
주별 |
차시 |
강의(실습ㆍ실기ㆍ실험) 내용 |
과제 및 기타 참고사항 |
제1주 |
- 수강기간
- 2025-05-14 ~ 2025-05-27
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1차시 |
차시제목 |
통계학 둘러보기 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 통계학이란? - 왜 통계학을 공부하는가? - 통계학의 활용 - 통계학적 도전 - 비판적 사고 |
학습목표 |
- 통계학을 정의하고 경영경제에서 활용되는 예들을 설명할 수 있다. - 경영경제 전공 학생들이 통계학을 공부해야 하는 이유를 설명할 수 있다. - 통계학을 사용하는 비즈니스 전문가들이 직면하는 일반적인 상황을 설명할 수 있다. - 일반적인 통계의 함정에 대해 기술할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
데이터 모으기
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- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 정의 - 측정 수준 - 표본추출의 개념 - 표본추출의 방법 - 데이터 출처 - 서베이 |
학습목표 |
- 데이터와 표본을 기술하는 기본용어들을 설명할 수 있다. - 숫자형 데이터와 범주형 데이터의 차이점을 설명할 수 있다. - 시계열과 횡단면 데이터의 차이를 설명할 수 있다. - 데이터 측정 수준 및 코딩하는 방법을 설명할 수 있다. - 리커트 척도에 대해 설명할 수 있다. - 표본과 모집단에 대해 올바른 용어를 말할 수 있다. - 일반적인 표본추출 방법과 수행 방법을 설명할 수 있다. - 보고서나 웹을 통해 일상적으로 발표되는 데이터의 출처를 파악할 수 있다. - 서베이 설계, 서베이 유형, 오차의 원인에 대해 기본 요소들에 대해 설명할 수 있다. |
제2주 |
- 수강기간
- 2025-05-21 ~ 2025-06-03
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1차시 |
차시제목 |
데이터 시각적으로 묘사하기 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 줄기-잎 그림 및 점그림 - 빈도분포 및 히스토그램 - 엑셀 차트 - 선도표 - 막대도표 - 파이도표 - 산포도 - 표 - 현혹적 그래프 |
학습목표 |
- 줄기-잎 그림 혹은 점그림을 손이나 컴퓨터로 작성할 수 있다. - 데이터가 주어졌을 때 빈도분포표를 만들 수 있다. - 히스토그램을 적절한 계급을 사용하여 작성할 수 있다. - 히스토그램에서 비대칭, 최빈계급, 특이값을 파악할 수 있다. - 엑셀을 사용하여 선도표를 적절하게 작성할 수 있다. - 막대도표와 파이도표를 적절히 만드는 법을 파악할 수 있다. - 엑셀을 사용하여 산포도 제작 및 해석을 할 수 있다. - 간단한 표와 피벗 테이블을 만들 수 있다. - 현혹적인 그래프 기교를 구별 및 파악할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
기술통계량 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 숫자적 기술 - 중심 - 퍼진 정도 - 표준화 데이터 - 백분위수, 사분위수, 상자그림 - 상관과 공분산 |
학습목표 |
- 중심, 퍼짐, 형태 등의 개념을 설명할 수 있다. - 엑셀을 사용하여 기술통계량을 구할 수 있다. - 엑셀을 사용한 기술통계량을 시각적 표현을 할 수 있다. - 중심에 대한 일반적 측정수단을 계산 및 해석할 수 있다. - 퍼진 정도에 대한 일반적 측정수단을 계산 및 해석할 수 있다. - 데이터세트를 표준화 값으로 전환할 수 있다. - 경험법칙을 적용하여 특이값을 파악할 수 있다. - 사분위수와 백분위수를 계산할 수 있다. - 상자그림을 작성하고 해석할 수 있다. - 상관계수와 공분산을 계산 및 해석할 수 있다.
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제3주 |
- 수강기간
- 2025-05-28 ~ 2025-06-10
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1차시 |
차시제목 |
확률 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 확률실험 - 확률 - 확률의 규칙 |
학습목표 |
- 확률실험의 표본공간을 설명할 수 있다. - 확률에 대한 세 가지 견해를 구별할 수 있다. - 확률의 정의와 법칙을 활용할 수 있다. - 확률이 주어졌을 때 승산을 계산할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
확률 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 독립적 사건 - 분할표 - 셈법(선택) |
학습목표 |
- 사건이 독립적인지 파악할 수 있다. - 분할표에 확률의 개념을 적용할 수 있다. - 사건의 조합 혹은 순열을 계산하기 위해 셈법을 적용할 수 있다.
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제4주 |
- 수강기간
- 2025-06-04 ~ 2025-06-17
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1차시 |
차시제목 |
이산확률분포 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 이산확률분포 - 균등분포 |
학습목표 |
- 이산확률변수를 정의할 수 있다. - 기댓값과 분산의 개념을 이용하여 문제를 풀 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
이산확률분포 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 이항분포 - 포아송분포 - 초기하분포 |
학습목표 |
- 자주 사용되는 이산확률분포 모형과 관련된 모수를 설명할 수 있다. - 문제해결을 위해서 선택해야 할 이산확률분포 모형을 선택할 수 있다. - 엑셀이나 관련 공식, 표 등을 이용하여 주어진 사건에 대한 확률을 계산할 수 있다. |
제5주 |
- 수강기간
- 2025-06-11 ~ 2025-06-24
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1차시 |
차시제목 |
연속확률분포 1
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- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 연속확률분포의 특징 - 균등연속분포 - 정규분포 - 표준정규분포 |
학습목표 |
- 연속확률변수를 정의할 수 있다. - 균등분포의 확률을 계산할 수 있다. - 정규분포의 모양과 모수에 대해 설명할 수 있다. - 엑셀이나 확률분포표를 이용하여 주어진 Z 또는 X에 해당하는 정규분포 확률을 찾을 수 있다.
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2차시 |
차시제목 |
연속확률분포 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 정규분포 근사 - 지수분포 |
학습목표 |
- 이항분포나 포아송분포의 정규분포로 근사할 수 있음을 설명할 수 있다. - 주어진 X값에 대해서 지수분포 확률을 찾을 수 있다. |
제6주 |
- 수강기간
- 2025-06-18 ~ 2025-07-01
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1차시 |
차시제목 |
표본분포와 추정 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 표본변동 - 추정량과 표본분포 |
학습목표 |
- 표본변동, 표본오차, 모수, 추정량에 대해 설명할 수 있다. - 불편, 일치, 효율적 추정량이 왜 바람직한지 기술할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
표본분포와 추정 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 표본평균과 중심극한정리 |
학습목표 |
- 모평균과 모비율에 대한 중심극한정리를 설명할 수 있다. - 표본크기가 표준오차에 어떤 영향을 미치는지 설명할 수 있다. |
제7주 |
- 수강기간
- 2025-06-25 ~ 2025-07-08
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1차시 |
차시제목 |
표본분포와 추정 3 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- σ를 알 때 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 - σ를 모르는 경우 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 - 모비율(π)에 대한 신뢰구간 |
학습목표 |
- 모평균 μ에 대한 90%, 95%, 99% 신뢰구간을 계산할 수 있다. - μ를 추정하기 위해 Z분포 대신 스튜던트 t분포를 사용하는 경유에 대해 기술할 수 있다. - 모비율 π에 대한 90%, 95%, 99% 신뢰구간을 계산할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
표본분포와 추정 4 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 유한모집단에서 추정 - 모평균 추정을 위한 표본크기 결정 - 모비율 추정에 있어서 표본크기 |
학습목표 |
- 유한모집단에서 신뢰구간을 계산할 수 있다. - 모평균을 추정하기 위해 필요한 표본크기를 계산할 수 있다. - 모비율을 추정하기 위해 필요한 표본크기를 계산할 수 있다. |
제8주 |
- 수강기간
- 2025-07-06 ~ 2025-07-09
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1차시 |
차시제목 |
중간고사 |
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학습내용 |
중간고사 |
학습목표 |
중간고사 |
2차시 |
차시제목 |
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학습내용 |
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학습목표 |
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제9주 |
- 수강기간
- 2025-07-09 ~ 2025-07-22
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1차시 |
차시제목 |
단일표본 가설검정 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 모평균과 모비율에 대한 귀무가설과 대립가설을 설정할 수 있다. - 제1종 오류와 제2종 오류 그리고 검정력을 정의할 수 있다. - 가설검정 절차를 나열할 수 있다. |
학습목표 |
- 가설검정의 원리 - 통계적 가설검정 |
2차시 |
차시제목 |
단일표본 가설검정 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 평균에 대한 가설검정: 모분산을 아는 경우 - 평균에 대한 가설검정: 모분산을 모르는 경우 - 모비율에 대한 검정 |
학습목표 |
- 표준정규분포를 이용하여 검정통계량에 대한 p값을 찾을 수 있다. - 모분산이 알려진 경우와 알려지지 않은 경우, 모평균에 대한 가설검정을 할 수 있다. - 스튜던트 t분포와 표준정규분포의 차이점과 유사점을 설명할 수 있다. - 엑셀을 이용하여 Z분포와 t분포의 임계치를 찾을 수 있다. - t분포를 이용하여 검정통계량의 p값을 찾을 수 있다. |
제10주 |
- 수강기간
- 2025-07-16 ~ 2025-07-29
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1차시 |
차시제목 |
표본이 두 개인 경우 가설 검정 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 두 표본인 경우 가설검정 - 두 평균 비교: 독립 표본 - 두 평균 차이: μ1-μ2에 대한 신뢰구간 - 두 평균 비교: 짝 표본의 경우 |
학습목표 |
- 두 표본으로 비율에 대한 가설검정을 하는 경우를 인식할 수 있다. - 두 표본으로 비율에 대한 가설검정을 실시하고 그에 필요한 가정에 대해 기술할 수 있다. - 신뢰구간과 양측검정의 유사성을 설명할 수 있다. - 두 표본으로 평균에 대한 가설검정을 하는 경우를 설명할 수 있다. - 두 평균에 대한 가설검정에서 정확한 공식을 선택할 수 있다. - 두 평균에 대한 가설검정에 필요한 가정을 설명할 수 있다. - 두 평균에 대한 가설검정에 해당하지 않는 경우를 설명할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
표본이 두 개인 경우 가설 검정 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 두 비율 비교 - 비율 차이에 대한 신뢰구간: π1-π2 - 분산 비교 |
학습목표 |
- 두 모비율에 대해서 정규성이 만족하는지 설명할 수 있다. - F분포의 특징을 설명할 수 있다. - F분포를 어디에 사용하는지에 대해 기술할 수 있다. - 두 분산을 비교하기 위해서 단측검정 또는 양측검정을 실시할 수 있다. - F검정을 위한 가정과 가정이 위반되는 경우를 인식할 수 있다. |
제11주 |
- 수강기간
- 2025-07-23 ~ 2025-08-05
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1차시 |
차시제목 |
분산분석 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 분산분석의 기본 개념 - 단일요인 ANOVA - 다중 비교 |
학습목표 |
- 분산분석의 기본 용어들을 정확히 사용할 수 있다. - 단일요인 ANOVA가 적절한 경우의 데이터 구조를 설명할 수 있다. - ANOVA표에서 제곱합을 해석하고 계산할 수 있다. - 엑셀이나 다른 통계패키지를 이용하여 ANOVA 계산을 할 수 있다. - F분포의 임계치를 찾기 위해 엑셀이나 통계표를 이용할 수 있다. - ANOVA에 필요한 가정과 왜 그런 가정이 중요한지에 대해 기술할 수 있다. - 짝진 평균에 대한 Tukey 검정을 실행할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
분산분석 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 분산동일성에 대한 검정 - 반복없는 이원 ANOVA(무작위 블록 모형) - 반복있는 이원 ANOVA(완전요인 모형) |
학습목표 |
- c개의 처리그룹이 있을 때 분산동일성에 대한 Hartley 검정을 사용할 수 있다. - 이원 ANOVA가 필요할 때 데이터 구조에 대해 설명할 수 있다. - 이원 ANOVA에서 주 효과와 상호작용 효과를 해석할 수 있다. |
제12주 |
- 수강기간
- 2025-07-30 ~ 2025-08-12
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1차시 |
차시제목 |
이변량 회귀모형 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 그래프를 통한 상관관계 분석 - 단순 회귀분석 - 회귀모형에서의 용어 - 최소자승법 - 유의성 검정 |
학습목표 |
- 상관계수를 계산할 수 있고, 상관계수의 유의성 검정을 할 수 있다. - OLS 추정방법을 설명하고 기울기와 상수항 계수를 계산하는 공식을 활용할 수 있다. - 엑셀의 산포도에 선형회귀직선을 그릴 수 있다. - 엑셀이나 MegaStat를 이용하여 회귀모형을 추정할 수 있다. - 회귀모형에서 추정계수의 신뢰구간을 해석할 수 있다. - t검정을 이용하여 기울기와 상수항에 대해 유의성 검정을 할 수 있다. - 결정계수인 R²와 표준오차인 Syx를 계산 및 해석할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
이변량 회귀모형 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 분산분석: 전체적인 적합도 - Y에 대한 신뢰구간 및 예측구간 - 잔차검정 - 비정상 관측치 |
학습목표 |
- 회귀모형에서 ANOVA표를 해석하고, F검정에 대해 설명할 수 있다. - 신뢰구간과 예측구간을 구별할 수 있다. - 비정상 잔차와 레버리지가 높은 관측치에 대해 말할 수 있다. - 비정규성, 이분산성, 자기상관이 존재하는 잔차를 검정할 수 있다. |
제13주 |
- 수강기간
- 2025-08-06 ~ 2025-08-19
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1차시 |
차시제목 |
다중회귀모형 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 다중회귀모형 - 전체적인 적합도 평가 - 예측변수의 유의성 - Y에 대한 신뢰구간 - 범주형 예측변수 |
학습목표 |
- 추정된 다중회귀모형을 이용하여 예측을 할 수 있다. - R²값을 해석할 수 있고, 모형의 유의성 판단을 위한 F검정을 할 수 있다. - 개별 예측변수의 유의성 검정을 할 수 있다. - 추정계수에 대한 신뢰구간을 해석할 수 있다. - 신뢰구간과 예측구간을 구별할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
다중회귀모형 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 비선형과 상호작용 효과에 대한 검정 - 다중공선성 - 가정의 위반 - 회귀모형 기타 이슈 |
학습목표 |
- 표준화된 잔차를 이용하여 비정상적 잔차를 발견할 수 있다. - 표준화된 잔차를 이용하여 비정상적 특이값을 발견할 수 있다. - 레버리지에 대한 잔차검정을 할 수 있다. - 회귀모형의 가정위반을 확인할 수 있는 잔차분석을 할 수 있다. |
제14주 |
- 수강기간
- 2025-08-13 ~ 2025-08-26
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1차시 |
차시제목 |
카이제곱 검정 1 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 독립여부에 대한 카이제곱 검정 - 적합도에 대한 카이제곱 검정 |
학습목표 |
- 교차빈도 분석표에 대해 설명할 수 있다. - 자유도의 값을 찾고 카이제곱 분포표를 이용하여 임계치를 찾을 수 있다. - 교차빈도 분석표에서 서로 독립인지에 대한 카이제곱 검정을 할 수 있다. |
2차시 |
차시제목 |
카이제곱 검정 2 |
- 들어가기
- 학습하기
- 적용하기
- 정리하기
- <수업보조자료>
- - 학습자 교안
- - 강의 음성(MP3)
- <주요수업방법>
- 원격 강의
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학습내용 |
- 균등분포 적합도 검정 - 포아송분포 적합도 검정 - 정규분포 파이제곱 검정 |
학습목표 |
- 균등분포를 이용하여 적합도 검정을 실시할 수 있다. - 포아송분포를 이용하여 적합도 검정을 설명할 수 있다. - 컴퓨터 통계패키지를 이용하여 정규분포에 대한 카이제곱 적합도 검정을 실시할 수 있다. |
제15주 |
- 수강기간
- 2025-08-17 ~ 2025-08-20
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1차시 |
차시제목 |
기말고사 |
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학습내용 |
기말고사 |
학습목표 |
기말고사 |
2차시 |
차시제목 |
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학습내용 |
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학습목표 |
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