[강의계획서]

1주차 확률
확률의 개념을 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 표본공간과 사건    

l  2차시 : 확률의 의미와 성질

l  3차시 : 조건부 확률

2주차 확률분포
확률변수와 여러 가지 확률분포의 개념 및 확률의 기댓값과 분산을 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 확률변수와 이산 확률분포

l  2차시 : 연속 확률분포와 여러가지 확률분포

l  3차시 : 확률의 기댓값과 분산

l  학습활동 : 퀴즈

3주차정규분포

정규분포이 개념과 특성을 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 표준정규분포        

l  2차시 : 정규 확률법칙       

l  3차시 : 정규분포로의 근사화        

4주차기술통계학

기술통계학의 개념과 특성을 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 기술통계학의 개념

l  2차시 : 도수분포표  

l  3차시 : 통계그래프  

l  학습활동 : 퀴즈

5주차 표본분포

모집단, 표본평균 및 여러 가지 분포의 개념 및 특성을 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 모집단의 분포       

l  2차시 : 표본평균의 분포    

l  3차시 : 여러가지 분포       

6주차 표본비율의 분포와 추정

통계적 가설검정을 위한 분산, 비율, 모평균 및 모비율의 개념 및 특성을 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 표본비율의 분포와 점 추정량

l  2차시 : 구간 추정    

l  3차시 : 구간 추정과 표본의 크기

l  학습활동 : 퀴즈

7주차 추정 및 가설검정

빅데이터의 개념 및 R 그래프의 기초 개념에 대해 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 통계적 가설검정

l  2차시 : 양측 검정과 p값 검정   

l  3차시 : 모평균의 가설검정

l  학습활동 : 과제

8주차 총괄평가(시험)