K-MOOC

주차

주차명

(주제)

주차별 학습 목표

차시

차시명

학습내용

평가방법

1

계량경제모형과 경제 데이터 소개 R프로그램의 설치와 소개

경제 데이터를 실증분석하는 방법과 경제 데이터에 대한 기본적인 내용을 설명할 수 있다.

R 프로그램과 R-Studio를 설치하고 기초적인 사용법을 설명할 수 있다.

1-1.

경제데이터 분석과 경제 자료의 속성류

1-2.

R 실습: R프로그램 설치와 소개

1-3.

R 실습: R프로그램 기초

퀴즈(2)

2

단순 선형회귀 모형소개와 이 모형의 추정

단순 선형회귀 모형과 추정 방법들을 설명할 수 있다.

2-1.

단순 선형회귀 모형 소개

2-2.

단순 선형회귀 모형의 적률법 추정

2-3.

단순 선형회귀 모형의 최소제곱법 추정

퀴즈

(2)

3

R 프로그램을 이용한 단순 선형회귀 모형 추정.

측정단위의 변화와 로그함수의 사용

R 프로그램으로 데이터를 불러와 데이터의 특성을 확인하고 단순 선형회귀 모형을 추정할 수 있다.

단순 선형회귀 모형의 결정계수를 이해하고 측정단위 변화가 추정값에 미치는 영향 그리고 로그 함수를 이용했을 때 추정 결과를 해석할 수 있다.

3-1.

R 실습: 단순 선형회귀 모형의 추정

3-2.

R제곱과 측정단위의 변화

3-3.

측정 단위의 변화 그리고 로그함수 사용

퀴즈

(2)

4

단순 선형회귀 모형의 OLS 추정량의 불편성과 분산, 상수항이 없는 회귀식. R 프로그램에서 자연로그 사용법과 절편 없는 회귀식 추정하기

단순 선형회귀 모형의 가정들과 이로부터 OLS 추정량의 불편성과 분산식을 얻을 수 있다.

원점을 지나는 회귀가 무엇인지 설명할 수 있다.

R프로그램을 이용해 OLS의 이론적 성질들을 확인하고 단순회귀 모형에서 로그함수 이용하기와 절편 없는 회귀식을 추정할 수 있다.

4-1.

OLS 추정량의 불편성

4-2.

OLS 추정량의 분산과 상수항이 없는 회귀식

4-3.

R 실습: OLS의 성질, 자연로그 사용, 절편 없는 회귀식

퀴즈

(2)

5

다중 선형회귀 모형과 추정법 그리고 OLS의 성질과 R 제곱

다중 선형회귀 모형과 이 모형의 필요성을 설명할 수 있다.

다중 선형회귀 모형의 추정법과 OLS의 성질 그리고 적합도를 설명할 수 있다.

단순회귀 모형과 다중회귀 모형의 비교를 통해 다중회귀 모형에 대해 설명할 수 있다.

5-1.

다중 선형회귀 모형 소개

5-2.

다중 선형회귀 모형의 추정과 OLS 성질

5-3.

다중 선형회귀 모형과 단순 선형회귀 모형의 비교 그리고 R 제곱

퀴즈

(2)

6

R 프로그램을 이용한 다중 선형회귀 모형의 추정. OLS 추정량의 불편성. 관련 없는 변수 추가하기와 중요한 변수 누락하기

R프로그램을 이용해 다중 선형회귀 모형을 추정하고 결과를 해석할 수 있다.

다중 선형회귀 모형의 OLS 추정량의 불편성을 만족하기 위한 가정들을 설명할 수 있다.

다중 선형회귀 모형에서 관련 없는 변수를 추가하거나 중요한 변수를 누락했을 때 추정 결과에 어떤 영향을 주는지 설명할 수 있다.

6-1.

R 실습: 다중 선형회귀 모형의 추정

6-2.

OLS 추정량의 불편성

6-3.

다중 선형회귀 모형에서 관련 없는 변수 추가하기와 중요한 변수를 누락하기

퀴즈

(2)

7

다중 선형회귀 모형의 OLS 추정량의 분산과 다중공선성. 가우스-마코프 정리. 고전적 선형모형 가설과 t 검정

다중 선형회귀 모형의 OLS 추정량의 분산과 다중공선성 문제에 대해 설명할 수 있다.

OLS 추정량이 가장 효율적인 선형 불편추정량이라는 사실을 정의할 수 있다.

다중 선형회귀 모형의 고전적 선형모형 가설을 이해하고 t 검정을 할 수 있다.

7-1.

OLS 추정량의 분산과 다중공선성

7-2.

잘못 설정된 모형의 OLS 추정량의 분산과 가우스-마코프 정리

7-3.

고전적 선형모형 가설과 t 검정

퀴즈

(2)

8

1

중간고사

중간고사

(10)

9

다중 선형회귀 모형의 OLS 추정값의 t 검정, p 값 그리고 실질적 유의성, 신뢰구간. 모수들의 단일 선형결합 가설 검정

다중 선형회귀 모형의 계수가 특정한 값을 갖는다는 가설을 t 통계량을 활용해 통계적으로 검정할 수 있고 p-값 계산과 추정값의 실질적 유의성에 대해서도 적절한 판단을 하며, 신뢰구간을 구할 수 있다.

R 프로그램을 이용해 t 검정을 하고 p값을 계산할 수 있다.

모수들의 단일 선형결합 가설을 검정할 수 있다.

9-1.

t 검정, p 값, 실질적 유의성

9-2.

R 실습: 다중 선형회귀 모형의 t 검정과 p값

9-3.

신뢰구간과 모수들의 단일 선형결합 가설 검정

퀴즈

(2)

10

다중 선형회귀 모형의 결합 가설의 검정과 R 프로그램을 이용한 통계적 추론

R 프로그램을 이용해 추정값에 대한 t 검정을 하고 신뢰구간을 구하며 실질적 유의성을 판별할 수 있다.

모수들의 단일 선형결합 가설과 결합가설을 검정할 수 있다.

여러 개의 모수들이 모두 0이라는 결합가설을 검정할 수 있다.

10-1.

R 실습: t 검정, 신뢰구간, 실질적 유의성

10-2.

F 통계량을 이용한 결합가설의 검정

10-3.

R 실습: 선형결합 가설과 결합 가설의 검정

퀴즈

(2)

11

다중 선형회귀 모형의 측정 단위의 변화, 베타 계수와 로그 사용, 이차항과 상호작용항

다중 선형회귀 모형에서 데이터의 측정단위를 바꿨을 때 여러 OLS 통계량들에 어떤 영향을 주는지 설명할 수 있다.

베타계수가 무엇인지 알 수 있고 자연로그 사용에 대해 더 잘 이해하고 이차항 그리고 상호작용항의 계수를 해석할 수 있다.

11-1.

측정 단위의 변화가 OLS 결과와 검정 통계량에 미치는 영향들

11-2.

베타 계수와 로그 사용에 대해

11-3.

이차항 또는 상호작용항이 있는 모형

퀴즈

(2)

12

R 프로그램을 이용한 다중 선형회귀 모형의 베타 계수 추정, 이차항과 상호작용항의 추가와 추정. 다중 선형회귀 모형의 조정된 R제곱

R 프로그램을 이용해 다중 선형회귀 모형에서 베타계수를 추정하고, 2차항을 추가해 추정하며, 상호작용항을 추가해 추정하고 각각의 경우에 추정 결과를 설명할 수 있다.

다중회귀 모형의 조정된 R제곱을 이해하고 구할 수 있다.

12-1

R 실습: 베타 계수와 2차항 추가

12-2

조정된 R제곱

12-3

R 실습: 상호작용항 추가와 조정된 R제곱

퀴즈

(2)

13

다중 선형회귀 모형에서 너무 많은 독립변수들 통제와 잔차 분석, 더미 변수의 사용

다중 선형회귀 모형에서 너무 많은 독립변수들 통제하는 경우를 이해할 수 있고 잔차 분석을 할 수 있다.

질적인 정보를 활용하기 위해 더미 변수를 이용할 수 있다.

13-1

너무 많은 독립변수들 통제와 잔차 분석

13-2

더미 독립변수가 1개일 때

13-3

더미변수로 여러 범주들 나타내기와 상호작용항

퀴즈

(2)

14

다중 선형회귀 모형의 다른 성질들

R 프로그램을 이용해

질적인 정보를 어떻게 다중 선형회귀 모형에 추가하고 계수의 추정값을 해석할 수 있다.

다중 선형회귀 모형에서 더미변수와 독립변수의 상호작용항을 추가해 추정하고 결과를 구할 수 있다.

선형 확률모형을 추정하고 결과를 구할 수 있다.

14-1

R 실습: 더미 독립변수들과 범주형 변수

14-2

더미변수와 독립변수의 상호작용항 그리고 선형 확률모형

14-3

R 실습: 더미변수와 독립변수의 상호작용 그리고 선형 확률모형

퀴즈

(2)

15

기말고사

1

기말고사

기말고사

(10)