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[A.I. SERIES] R을 활용한 통계학개론 동영상

[A.I. SERIES] R을 활용한 통계학개론


등록마감

강좌 소개

수업내용/목표

본 강의에서는 통계학의 기본 개념을 습득하고 R을 이용하여 실제 자료의 분석법을 익힌다. 인공지능의 이해에 필요한 기계학습을 이해하기 위해 요구되는 선행과목이며, 대학에서 3학점으로 개설되는 기초통계학 또는 통계학 개론에서 다루는 내용을 충실하게 포함하고 있다.

R은 전 세계적으로 가장 많이 사용하고 있고 가장 훌륭한 통계 패키지 일 뿐만 아니라 무료로 누구나 사용할 수 있으므로 본 강좌를 통해 통계학의 기초 개념과 R의 사용법을 익히는 것이 제4차 산업혁명 및 인공지능 시대에 대비한 첫 걸음이라 할 수 있다.

인공지능의 핵심요소인 기계학습(machine learning)과 강화학습(deep learning)을 이해하고 이를 이용한 소프트웨어를 개발하기 위해서는 통계학의 고급 이론이 필요한데 이에 해당되는 과목으로 수리통계학, 회귀분석론 등이 있다. 수리통계학, 회귀분석론 등의 고급 통계학 이론을 이해하기 위해서 본 교과목은 필수적인 선행과목이다.

이를 위해 본 교과목에서는 통계학의 필수 개념인 모집단과 표본의 관계, 확률의 개념, 확률변수 및 표본분포, 이를 이용한 통계적 추론 (점추정, 구간추정, 가설검정)을 소개하고, 나아가서 회귀분석과 분산분석의 기본개념, 비모수 통계학 등을 소개하며 마지막으로 통계학의 가장 중요한 실습 도구인 모의실험과 그의 밑거름 이론이 되는 근사이론을 소개한다.

강좌 계획

강의계획서
주차 주차명 차시명 학습일
1주차 모집단과 표본 통계학이란 무엇인가? 2017. 08. 28.
모집단과 표본
R 들어가기
2주차 자료의 정리 자료의 종류 2017. 09. 04.
표와 그래프
중심과 퍼짐 측도
이변량 자료와 상관계수
3주차 확률 확률의 정의 2017. 09. 11.
확률의 법칙
조건부 확률과 독립
임의표본
4주차 확률분포Ⅰ 확률변수 2017. 09. 18.
기대값
베르누이 시행과 이항분포
5주차 확률분포 Ⅱ 포아송 분포 2017.09. 25.
정규분포
표본의 분포
6주차 통계적 추론 Ⅰ 점추정 2017. 10. 02.
구간추정 Ⅰ 대표본
구간추정Ⅱ 정규모집단
7주차 통계적 추론Ⅱ 통계적 가설검정 2017. 10. 09.
분산의 추론
t-분포의 재조명
8주차 온라인 중간고사 2017. 10. 16.
9주차 두 모집단의 비교 독립 이표본 검정Ⅰ - 대표본 2017. 10. 23.
독립 이표본 검정Ⅱ - 정규모집단
쌍체비교
두 모비율의 비교
10주차 회귀분석 회귀모형이란 무엇인가? 2017. 10. 30.
단순선형회귀모형
최소제곱추정량
회귀모형의 적합도
다중선형회귀모형
11주차 범주형 자료의 분석 여러 형태의 범주형 자료 2017. 11. 06.
적합도 검정
일양성 검정
독립성 검정
12주차 분산분석 완전 확률화 디자인 2017. 11. 13.
완전 확률화 디자인의 추론
동시신뢰구간
13주차 비모수 통계학 윌콕슨 순위합 검정 2017. 11. 20.
부호 검정과 부순위 검정
순위상관계수
14주차 모의실험 및 통계적 근사 모의실험 2017. 11. 27.
원주율의 계산
테일러 급수 전개
15주차 온라인 기말고사 2017. 12. 04.

강좌운영진 소개

교수자

김충락 교수
김충락 교수
현) 부산대학교 통계학과 교수 (1990.03 ~ 현재)

학력
서울대학교 계산통계학과 학사 (1981.02)
서울대학교 대학원 계산통계학과 석사 (1983.02)
U. of Wisconsin – Madison 통계학 박사 (1989.05)

경력 및 수상
JKSS 편집위원장 (2006.01 ~ 2007.12)
부산과학기술상 (2010.04)
부산대학교 입학본부장 (2012.02 ~ 2014.07)
최우수논문상 - 영국통계학회 (2013.07)
부산대학교 교육자상 (2013.11)
한국갤럽학술상 (2014.11)
눌원학술상 (2015.11)
부산대학교 교무처장 (2014.08 ~ 2016.02)
한국통계학회 차기회장 (2017.01 ~ 2017.12)
한국통계학회 회장 (2018.01 ~ 2018.12)

강좌지원팀

박동원
박동원
운영 TA
부산대학교 대학원 통계학과 석사과정
e-mail : ajfdfkal@naver.com
강윤경
강윤경
운영 TA
부산대학교 대학원 통계학과 석사과정
e-mail : uniyoon11@naver.com
채지윤
채지윤
기술지원 TA
부산대학교 재학
email : cocohuanna@gmail.com

강좌 수강 정보

이수/평가정보

퀴즈 20%, 중간고사 40%, 기말고사 40%
총점 60점 이상 이수증 발급

퀴즈

각 장의 이론에 대한 이해는 퀴즈를 통해 재확인
각 장에서 소개된 이론을 실제 자료 분석에 응용하는 과정은 직접 R 프로그램을 수행할 수 있도록 함.

중간고사 및 기말고사

7주차가 끝난 후, 중간고사가 실시되며, 13주차가 끝난 후 기말고사를 실시합니다.
중간고사와 기말고사는 해당 범위에서 8문항 내외로 출제되고 퀴즈가 객관식 또는 단답형이므로 이를 보완하기 위해 중간고사와 기말고사는 서술형 주관식으로 출제됩니다.

강좌 수준 및 선수요건

이 강좌는 통계학의 기초를 충실히 가르치므로 통계학에 관심을 가진 사람들에게 추천합니다.
선수과목은 따로 없습니다.

교재 및 참고문헌

각 주차의 학습목표에는, 해당 주차의 강의노트와 R Script를 다운로드 받을 수 있는 링크가 있습니다.
강좌를 수강하는데 도움이 되었으면 합니다.

김동희 외 8인 / 자유아카데미 / R을 활용한 통계학 – 이론과 응용 - / 제4판
Johnson and Bhattacharyya / Wiley / Statistics – Principles and Methods - / 7th ed.

  1. 강좌 번호

    RS_C01
  2. 개강일

    2017년8월28일
  3. 종강일

    2017년12월09일
  4. 수강 신청 시작일

    2017년8월01일
  5. 수강 신청 마감일

    2017년12월09일
  6. 주간 학습 권장 시간

    03시간 00분
  7. 대학명

    부산대학교
  8. 분야

    자연