통계학전공 | 통계학과

B10650 고급보험통계 (ADVANCED ACTUARIAL STATISTICS)

생존분포와 생명표, 생명연금, 순보험료, 다중 생명함수, 책임준비금, 보험 모형, 연금에 대한 가치평가, 위험관리 등을 학습한다.

B13172 고급빅데이터분석 (ADVANCED BIG DATA ANALYTICS)

빅 데이터는 규모나 복잡도에 있어 기존의 표준적 데이터 분석의 크기를 넘어서는 데이터를 말한다. 효과적인 빅 데이터 분석을 위해 새로운 통계적 방법론의 등장과 통계 소프트웨어의 발전이 이루어지고 있다. 본 과목에서는 고급 R 프로그래밍, 분산시스템, 기계학습 등 빅 데이터 분석을 위한 통계적 방법론을 배운다.

B10644 고급생물통계학 (ADVANCED BIOSTATISTICS)

생명과학분야인 의학통계학, 보건통계학 등의 의학보건연구에 필요한 생명 과학 자료의 통계분석, 임상연구에서의 통계적 방법, 유전자 연구에서 통계적 방법 등을 다루게 된다.

B05292 고급수리통계학(2) (ADVANCED MATHEMATICAL STATISTICS Ⅱ)

통계학과 2005-1 균일최강력 검정, 가설검정의 비편향검정, 비편향 신뢰구간, 베이즈 신뢰구간, 순열검정, 불변성, 선형가설과 다변량 선형가설 검정, 미니맥스 원리 그리고 조건부 추론 등을 다룬다.

B09388 고급실험계획법 (ADVANCED EXPERIMENTAL DESIGN)

통계적 실험의 계획법을 소개하고, 결과를 올바르게 분석 할 수 있도록 하는 것을 목표로 일원배치법, 다원배치법, 분할법, 라틴방법 등을 주요 내용으로 다룬다. 아울러 통계학의 주요 패키지들을 이용한 실험 데이터의 적용과 그 응용에 주안점을 둔다. 생명공학과 2008-1 생물자료 통계분석 관련 다음 분야를 다룬다 1. 표본추출 방법, 분포 이론 및 종류 2. 상관, 회귀 및 중회귀 분석 3. 선형 모형 모델 및 분산 분석 4. 요인실험법 5. 임의배치법 6. 분할구배치법 7. 공분산 분석

B00455 고급확률과정론 (ADVANCED STOCHASTIC PROCESSES)

브라운 운동을 비롯한 확산 과정, 마코프 점프 과정, 분기 과정, 마팅게일, 마코프 의사결정 과정 등의 확률과정을 다룬다.

B10648 고급확률과정추론 (INFERENCE IN STOCHASTIC PROCESSES)

시계열 모형, 마코브체인, 포아송과정, 출생사망과정, 큐잉, 디퓨젼 과정 에서 모수의 추정방법을 다룬다. 추정의 방법은 우도방법, 베이지안방법, 비모수적방법, 시뮬레이션방법을 다룬다.

B00456 고급확률론 (ADVANCES IN PROBABILITY)

측도론을 공부한 대학원학생들을 위한 확률공간, 확률변수, 기대치, 독립성, 조건부 기대치, 수렴성, 대표본이론 중심극한정리와 이와 관련된 주제를 다룬다.

B10649 고급확률모형론 (ADVANCED PROBABILITY MODELS)

임의보행, 재생성과정, 행렬분석법, 확률측도 변화, 근사법 등의 확률모형 분석 방법을 학습하고 Markov-modulated 모형, 대기행렬 네트워크, 저장 및 재고 모형, 보험 위험 모형 등을 분석한다.

B09391 구조방정식모형분석 (ANALYSIS OF STRUCTURAL EQUATION MODEL)

구조방정식 모형은 요인 분석과 회귀분석이 결합된 형태로 경영, 마케팅, 심리학, 사회학, 인구통계, 생물통계, 교육 통계 등의 사회 과학 분야 및 응용 통계학 분야에 널리 사용되고 있다. 본 강좌는 인과 분석과 구조방정식의 개념, 신뢰성 분석과 상관 분석, 탐색적 요인 분석과 회귀 분석, 경로 분석, 확증적 요인 분석, 구조방정식 모형의 분석과 응용 등의 내용이 포함되어 있다.

B10647 금융확률모형 (FINANCIAL STOCHASTIC MODELLING)

주식 채권 등과 같은 금융시장의 자료의 분석을 위한 회귀모형, ARCH모형, GARCH모형, I-GARCH모형, GARCH-M 과정, 랜덤워크, 브라우니안 모션, 마팅게일, 기하 브라우니안모션의 확률 모형을 다룬다.

B01144 다변량자료의분석 (ANALYSIS OF MULTIVARIATE DATA)

다변량 정규분석, Hotelling’S Likelihood Ratio Tests, MANOVA, 다변량 선형모형, 주성분 분석, 인자분석 및 추정, Discrimination 과 Classification, Clustering 등의 주된 개념과 자료들의 응용을 그 내용으로 한다.

B05383 대기행이론 (QUEUEING THEORY)

정의와 개념을 다루며, 가격방정식, 안정상태확률, 단순 서버지수대기행 모형, 대기행의 연락망, 벌크서 비스 대기행 모형, M/G/1, G/M/I, M/M/K, M/G/H 등을 다룬다. 대기행이론을 실제 적용하는 응용문제를 다루며 이들의 시뮬레이션 연구를 위한 실습도 하게 된다.

B09401 대표본이론 (LARGE SAMPLE THEORY)

추정량의 일치성, 점근분포, 점근 효율성, 점근비편향추정량, 대표본 이론의 성질 등을 다룬다.

B09389 범주형자료분석특강 (TOPICS CATEGORICAL DATA ANALYSIS)

Binary or ordinal response data(범주형 자료)에 대한 분석을 주요 목적으로 하여 일반적으로 Logistic analysis 라고도 불린다. 이 과정에서는 Logistic regression model의 소개와 Strategies, Application logistsic regression 등의 내용을 바탕으로 자료를 중심으로 응용을 겸하게 된다.

B10239 베이지안추론 (BAYESIAN INFERENCE)

통계학과 2005-1 확률모형에 관한 Bayesian 추론, Bayesian 분석의 원리, 회귀분석에서의 Bayesian 점근방법, 손실함수, Noninformative priors, Maximum Entropy priors, Hierarchical priors, 사후분포, 베이즈 추론, 회귀분석에서의 베이즈 추론, Minimax 분석, 불변성 등을 다룬다.

B10645 분산분석개론 (INTRODUCTION TO ANALYSIS OF VARIANCE )

다양한 실험 환경에 적합한 실험 설계 방법의 기초이론을 소개하고, 실험에서 얻어진 관측값을 분석하여 올바른 결론을 유도할 수 있게한다. 본 교과목은 다음의 내용을 포함한다. 분산분석의 개념과 원리, 완전확률화 설계(일원분산분석), 랜덤화 완전 블록 설계, 라틴정방 설계와 응용, 요인 설계(이요인과 다요인 분석), 블록교락 설계, 일부요인 설계, 지분 설계, 분할구 설계, 공분산 분석, 반응 표면분석 등을 다룬다.

B09399 비모수통계학특강(2) (TOPICS IN NONPARAMETRIC STATISTICS(2))

분포무관 통계량, U-통계량, 분포무관 신뢰구간, 대표본 성질, 카이제곱 적합도 검정, 점근 성질, 조건부 비모수 분포무관 검정, 부분축차검정 등을 다룬다.

B09390 생존자료분석 (SURVIVAL DATA ANALYSIS)

생존분석에 필요한 일반적 사회현상들의 소개 및 이론적인 소개와 응용을 그 주안점으로 생명표, 생존함수의 추정과 검정, 모수모형, 비모수적 추정, 회귀모형 등의 내용들을 통계패키지를 이용하여 분석하고 응용하고자 한다.

B05906 수리통계학특강 (TOPICS IN MATHEMATICAL STATISTICS)

수리통계학 영역의 최근 통계적 이론 및 기법 등을 다룬다.

B02607 순서통계학 (ORDER STATISTICS)

순서통계량의 기본 분포이론, 이산 순서통계량, 순서통계량의 적률에 관한 관계, 유계, 그리고 근사, 순서통계량의 특성, 통계적 추론에서의 순서통계량, 근사이론 등을 다룬다.

B02646 시계열분석 (THE ANALYSIS OF TIME SERIES)

시계열 수열분석에 관한 방법과 응용에 그 주안점을 두고 있으며, 데이터의 컴퓨터 분석과 응용, 모델과 정의 위반성 등의 주요 문제를 중심으로 Autocorrelation, Box-Jenkins, Autoregressive process, Moving average process, Forecasting 등의 내용을 소개하고 응용하고자 한다.

B10651 신뢰성이론 (RELIABILITY THEORY)

시스템의 신뢰도를 파악하기 위한 신뢰도 확률모형의 설정과 다양한 수명분포를 학습한다. 더불어 고장해석, 소프트웨어 신뢰도 평가, 가속 수명 시험 그리고 보전 교체 정책 등의 개념도 함께 다룬다.

B12759 신호통계분석 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

음성신호 및 영상신호 데이터의 통계적 분석을 위한 확률모형과 분석 방법을 다룬다. 프리에변환, 은닉마코프모형, 인공지능 확률모형, 캡스트럴분석모형을 다룬다

B05631 응용회귀분석 (APPLIED REGRESSION ANALYSIS)

회귀분석의 기본개념, 회귀선의 추정, 분산분석 등과 같은 단순 회귀분석과 상관계수의 검정, 모형의 타당성, 오차의 자기 상관 등의 추론 및 응용을 다룬다. 아울러 통계패키지에서 이용되는 여러 가지 모형의 검정들이 이들을 통해 배양하는데 주목적을 둔다.

B10646 이산자료의분석과응용 (APPLICATIONS & ANALYSIS OF THE DISCRETE DATA)

이산 데이터는 주로 통계조사를 통하여 데이터를 얻는 사회과학 분야와 이항모집단과 같이 발생되는 사건이 특정 범주에 속하는 경우를 다루는 품질관리 혹은 전자 공학 분야 등에서 분석의 대상이 되는 것으로 본 교과목에는 다음 내용을 포함한다. 포아송 분포, 이항분포과 다항분포, 빈도분석, 교차분석, 동질성검정과 독립성 검정, 로지스틱 회귀분석, 로그선형모형 분석 등을 다룬다.

B12760 통계분석방법(1) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(1))

통계학을 전공하지 않으면서 통계분석을 필요로 하는 타전공 대학원생을 위한 과목으로 여러 가지 통계분석 기법을 소개하여 통계를 필요로 하는 전공과목의 이해를 높이기 위한 강좌이다. SPSS를 이용하여 통계적 추론의 개념을 이해하고 기술통계, 기초통계분석, 회귀분석, 분산분석의 목적과 수행방법 그리고 결과를 올바르게 해석할 수 있게 한다.

B12761 통계분석방법(2) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(2))

통계학을 전공하지 않으면서 통계분석을 필요로 하는 타전공 대학원생을 위한 과목으로 여러 가지 통계분석 기법을 소개하여 통계를 필요로 하는 전공과목의 이해를 높이기 위한 강좌이다. SPSS를 이용하여 공변량분석, 요인분석, 주성분분석, 다변량분석의 목적과 수행방법 그리고 결과를 올바르게 해석할 수 있게 한다.

B12758 통계와패턴인식 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

통계적 패턴인식을 위한 방법을 다룬다: 이산 마코프과정, 은닉마코프과정의 정의와 개념, 은닉마코프모형에서의 세 가지 문제와 해법, 재귀은닉마코프모형, 최적 추정치, 모형의 선택

B09393 통계자료분석 (STATISTICAL DATA ANALYSIS)

응용 통계학의 전반적 자료분석 및 토의를 그 주된 목적으로 하여 추정과 검정, 분산 분석, Multiple regression, GLM procedures, ANCOVA, MANOVA, 범주형자료 분석 등의 내용을 바탕으로 실질적 data를 이용한 분석, 토의, 발표 등을 다루게 된다.

B05756 통계적결정론 (STATISTICAL DECISION THEORY)

결정이론에서의 주요 정리, 사후분포, 베이즈 추론, 베이지안 결정이론, 미니맥스 분석, 축차 결정 문제 등을 다룬다.

B09395 통계적추론특강(1) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(1))

확률 및 분포이론에서 간단한 용어 소개, 비편향성, 지수족, 충분통계량, 추정량의 비교 및 일반적인 성질, 추정량의 근사적인 성질 등을 다룬다.

B09396 통계적추론특강(2) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(2))

균일최강력검정, 비편향검정, 정규분표에서의 모수검정, 신뢰구간과 검정, 순열 검정과 확률화, 불변검정, 비편향성과 불변성 등을 다룬다.

B04455 통계적품질관리특강 (TOPICS IN STATISTICAL QUALITY CONTROL)

통계학의 응용분야로서 실무에 적응을 쉽게 하고, 생산성을 높이는 방법 등이 토의된다. 주요수업 내용으로는 Methods of quality modeling, process quality, Inferences about process quality, Statistical process control, Control charts, EWMA chart 등의 개념들을 바탕으로 다꾸지 품질공항, 파리미터 설계, 허용차 설계, 공정관리, 품질관리의 사례 등을 다룬다.

B10240 통계조사및상담 (STATISTICAL SURVEY AND CONSULTING)

통계학과 2005-1 통계학 전반에서 다루는 Data들에 대한 자료 수집에 대한 방법과 오류, 자료의 분석 적용방법의 소개 및 오류 등을 통해 통계분석시 일어나기 쉬운 문제들을 인식시키고, 이때 SAS, SPSS 등을 이용해 실습과 분석을 함께 한다.

B05758 통계패키지설계 (STATISTICAL PACKAGE DESIGN)

통계패키지 프로그램의 제작을 위한 C++언어, 통계기법의 알고리즘 개선, 프로그램 효율성의 증대를 위한 알고리즘, 사용자 인터페이스설계를 다룬다.

B09404 통계학과세미나 (STATISTICS SEMINAR )

고급 통계기법에 대한 문헌연구와 적용

B09400 표본론특강 (TOPIC IN SAMPLING THEORY)

표본조사, 표본크기 결정, 비추정, 단순확률추출법, 목적 추출법, 반복 추출법, 층화추출법, 계통추출법, 집락추출법, 부표집, 이중 추출법 등을 다룬다.

B05101 확률과정론 (STOCHASTIC PROCESSES)

수학과 확률 변수열의 극한, Brownian 운동 과정, Gauss 과정, 포아송 과정, White Noise 멀티미디어통신공학과 Random 신호를 분석하기 위한 기초이론으로서 각종 확률밀도함수, 확률분포함수, Markov 과정 등의통계학적 기본이론을 바탕으로 한 선형시스템 및 신호처리를 다룬다 통계학과 확률과정론은 여러가지 응용분야에서 많이 쓰이고 있다. 베루누이 과정, 이산마코브과정, Point Process, Birth and Death Process, Gauss Process, Brownian Motion Diffusion 등을 다룬다.

B05109 확률모형론 (STOCHASTIC MODELS)

자연현상이나 사회현상을 수리화 혹은 확률화 모형화하는 과정을 다룬다. Sample Space, Event, Bayes Formula, Discrete Random, Variable, Continous Random Variable, Expectation, Conditional Expectation, Markov Chain 등을 활용한 모형화를 다룬다.

B05115 확률분포이론 (THEORY OF PROBABILITY AND DISTRIBUTION)

확률의 정의와 개념을 소개한다. 이를 위해 확률변수, 확률변수의 변환을 다루며, 정규분포, 포아송 분포 등의 분포에 대한 특성을 소개하며, 이들의 기대값, 분산 등을 다룬다. 대표본에서의 특성을 조사하기 위해서 극한 분포를 다룬다.

B05116 확률시뮬레이션이론 (THEORY OF STOCHASTIC SIMULATIONS)

컴퓨터의 활용을 통한 활률이론의 연구 도구로서 이용가능하도록 하는 것이 본 과목의 목표이다. Ergodic Markov Chain, Poisson Process, Linear Birth and Death Process 등을 생성하는 알고리즘을 다루며, 또한 여러 가지 Queue의 생성과 브라우니안 모션도 다룬다. 난수발생, 지수분포, 포아송분포와 같은 분포수 발생, Markov 연쇄, 포아송과정, 큐잉 등의 활률과정수 생성에 관한 알고리즘을 다루며, 이들의 현실문제를 씨뮬레이트한다.

B09392 회귀모형론 (REGRESSION MODELS)

전반적 Linear Models에 대한 이론적 소개와 분석을 포함하여 Regression analysis에서 다룬 이론적 방법들의 General linear regression model에 대한 응용으로 Diagnostic and remedical에 방법을 실질 Data의 이용으로 Hat Matrix, Leverage, Partial regression, Dffits, Dfbetas, Cook's D, Multicollinearity등을 심도있게 조사분석, 응용을 주된 내용으로 한다.

B10650 고급보험통계 (ADVANCED ACTUARIAL STATISTICS)

생존분포와 생명표, 생명연금, 순보험료, 다중 생명함수, 책임준비금, 보험 모형, 연금에 대한 가치평가, 위험관리 등을 학습한다.

B13172 고급빅데이터분석 (ADVANCED BIG DATA ANALYTICS)

빅 데이터는 규모나 복잡도에 있어 기존의 표준적 데이터 분석의 크기를 넘어서는 데이터를 말한다. 효과적인 빅 데이터 분석을 위해 새로운 통계적 방법론의 등장과 통계 소프트웨어의 발전이 이루어지고 있다. 본 과목에서는 고급 R 프로그래밍, 분산시스템, 기계학습 등 빅 데이터 분석을 위한 통계적 방법론을 배운다.

B10644 고급생물통계학 (ADVANCED BIOSTATISTICS)

생명과학분야인 의학통계학, 보건통계학 등의 의학보건연구에 필요한 생명 과학 자료의 통계분석, 임상연구에서의 통계적 방법, 유전자 연구에서 통계적 방법 등을 다루게 된다.

B05292 고급수리통계학(2) (ADVANCED MATHEMATICAL STATISTICS Ⅱ)

통계학과 2005-1 균일최강력 검정, 가설검정의 비편향검정, 비편향 신뢰구간, 베이즈 신뢰구간, 순열검정, 불변성, 선형가설과 다변량 선형가설 검정, 미니맥스 원리 그리고 조건부 추론 등을 다룬다.

B09388 고급실험계획법 (ADVANCED EXPERIMENTAL DESIGN)

통계적 실험의 계획법을 소개하고, 결과를 올바르게 분석 할 수 있도록 하는 것을 목표로 일원배치법, 다원배치법, 분할법, 라틴방법 등을 주요 내용으로 다룬다. 아울러 통계학의 주요 패키지들을 이용한 실험 데이터의 적용과 그 응용에 주안점을 둔다. 생명공학과 2008-1 생물자료 통계분석 관련 다음 분야를 다룬다 1. 표본추출 방법, 분포 이론 및 종류 2. 상관, 회귀 및 중회귀 분석 3. 선형 모형 모델 및 분산 분석 4. 요인실험법 5. 임의배치법 6. 분할구배치법 7. 공분산 분석

B00455 고급확률과정론 (ADVANCED STOCHASTIC PROCESSES)

브라운 운동을 비롯한 확산 과정, 마코프 점프 과정, 분기 과정, 마팅게일, 마코프 의사결정 과정 등의 확률과정을 다룬다.

B10648 고급확률과정추론 (INFERENCE IN STOCHASTIC PROCESSES)

시계열 모형, 마코브체인, 포아송과정, 출생사망과정, 큐잉, 디퓨젼 과정 에서 모수의 추정방법을 다룬다. 추정의 방법은 우도방법, 베이지안방법, 비모수적방법, 시뮬레이션방법을 다룬다.

B00456 고급확률론 (ADVANCES IN PROBABILITY)

측도론을 공부한 대학원학생들을 위한 확률공간, 확률변수, 기대치, 독립성, 조건부 기대치, 수렴성, 대표본이론 중심극한정리와 이와 관련된 주제를 다룬다.

B10649 고급확률모형론 (ADVANCED PROBABILITY MODELS)

임의보행, 재생성과정, 행렬분석법, 확률측도 변화, 근사법 등의 확률모형 분석 방법을 학습하고 Markov-modulated 모형, 대기행렬 네트워크, 저장 및 재고 모형, 보험 위험 모형 등을 분석한다.

B09391 구조방정식모형분석 (ANALYSIS OF STRUCTURAL EQUATION MODEL)

구조방정식 모형은 요인 분석과 회귀분석이 결합된 형태로 경영, 마케팅, 심리학, 사회학, 인구통계, 생물통계, 교육 통계 등의 사회 과학 분야 및 응용 통계학 분야에 널리 사용되고 있다. 본 강좌는 인과 분석과 구조방정식의 개념, 신뢰성 분석과 상관 분석, 탐색적 요인 분석과 회귀 분석, 경로 분석, 확증적 요인 분석, 구조방정식 모형의 분석과 응용 등의 내용이 포함되어 있다.

B10647 금융확률모형 (FINANCIAL STOCHASTIC MODELLING)

주식 채권 등과 같은 금융시장의 자료의 분석을 위한 회귀모형, ARCH모형, GARCH모형, I-GARCH모형, GARCH-M 과정, 랜덤워크, 브라우니안 모션, 마팅게일, 기하 브라우니안모션의 확률 모형을 다룬다.

B01144 다변량자료의분석 (ANALYSIS OF MULTIVARIATE DATA)

다변량 정규분석, Hotelling’S Likelihood Ratio Tests, MANOVA, 다변량 선형모형, 주성분 분석, 인자분석 및 추정, Discrimination 과 Classification, Clustering 등의 주된 개념과 자료들의 응용을 그 내용으로 한다.

B05383 대기행이론 (QUEUEING THEORY)

정의와 개념을 다루며, 가격방정식, 안정상태확률, 단순 서버지수대기행 모형, 대기행의 연락망, 벌크서 비스 대기행 모형, M/G/1, G/M/I, M/M/K, M/G/H 등을 다룬다. 대기행이론을 실제 적용하는 응용문제를 다루며 이들의 시뮬레이션 연구를 위한 실습도 하게 된다.

B09401 대표본이론 (LARGE SAMPLE THEORY)

추정량의 일치성, 점근분포, 점근 효율성, 점근비편향추정량, 대표본 이론의 성질 등을 다룬다.

B09389 범주형자료분석특강 (TOPICS CATEGORICAL DATA ANALYSIS)

Binary or ordinal response data(범주형 자료)에 대한 분석을 주요 목적으로 하여 일반적으로 Logistic analysis 라고도 불린다. 이 과정에서는 Logistic regression model의 소개와 Strategies, Application logistsic regression 등의 내용을 바탕으로 자료를 중심으로 응용을 겸하게 된다.

B10239 베이지안추론 (BAYESIAN INFERENCE)

통계학과 2005-1 확률모형에 관한 Bayesian 추론, Bayesian 분석의 원리, 회귀분석에서의 Bayesian 점근방법, 손실함수, Noninformative priors, Maximum Entropy priors, Hierarchical priors, 사후분포, 베이즈 추론, 회귀분석에서의 베이즈 추론, Minimax 분석, 불변성 등을 다룬다.

B10645 분산분석개론 (INTRODUCTION TO ANALYSIS OF VARIANCE )

다양한 실험 환경에 적합한 실험 설계 방법의 기초이론을 소개하고, 실험에서 얻어진 관측값을 분석하여 올바른 결론을 유도할 수 있게한다. 본 교과목은 다음의 내용을 포함한다. 분산분석의 개념과 원리, 완전확률화 설계(일원분산분석), 랜덤화 완전 블록 설계, 라틴정방 설계와 응용, 요인 설계(이요인과 다요인 분석), 블록교락 설계, 일부요인 설계, 지분 설계, 분할구 설계, 공분산 분석, 반응 표면분석 등을 다룬다.

B09399 비모수통계학특강(2) (TOPICS IN NONPARAMETRIC STATISTICS(2))

분포무관 통계량, U-통계량, 분포무관 신뢰구간, 대표본 성질, 카이제곱 적합도 검정, 점근 성질, 조건부 비모수 분포무관 검정, 부분축차검정 등을 다룬다.

B09390 생존자료분석 (SURVIVAL DATA ANALYSIS)

생존분석에 필요한 일반적 사회현상들의 소개 및 이론적인 소개와 응용을 그 주안점으로 생명표, 생존함수의 추정과 검정, 모수모형, 비모수적 추정, 회귀모형 등의 내용들을 통계패키지를 이용하여 분석하고 응용하고자 한다.

B05906 수리통계학특강 (TOPICS IN MATHEMATICAL STATISTICS)

수리통계학 영역의 최근 통계적 이론 및 기법 등을 다룬다.

B02607 순서통계학 (ORDER STATISTICS)

순서통계량의 기본 분포이론, 이산 순서통계량, 순서통계량의 적률에 관한 관계, 유계, 그리고 근사, 순서통계량의 특성, 통계적 추론에서의 순서통계량, 근사이론 등을 다룬다.

B02646 시계열분석 (THE ANALYSIS OF TIME SERIES)

시계열 수열분석에 관한 방법과 응용에 그 주안점을 두고 있으며, 데이터의 컴퓨터 분석과 응용, 모델과 정의 위반성 등의 주요 문제를 중심으로 Autocorrelation, Box-Jenkins, Autoregressive process, Moving average process, Forecasting 등의 내용을 소개하고 응용하고자 한다.

B10651 신뢰성이론 (RELIABILITY THEORY)

시스템의 신뢰도를 파악하기 위한 신뢰도 확률모형의 설정과 다양한 수명분포를 학습한다. 더불어 고장해석, 소프트웨어 신뢰도 평가, 가속 수명 시험 그리고 보전 교체 정책 등의 개념도 함께 다룬다.

B12759 신호통계분석 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

음성신호 및 영상신호 데이터의 통계적 분석을 위한 확률모형과 분석 방법을 다룬다. 프리에변환, 은닉마코프모형, 인공지능 확률모형, 캡스트럴분석모형을 다룬다

B05631 응용회귀분석 (APPLIED REGRESSION ANALYSIS)

회귀분석의 기본개념, 회귀선의 추정, 분산분석 등과 같은 단순 회귀분석과 상관계수의 검정, 모형의 타당성, 오차의 자기 상관 등의 추론 및 응용을 다룬다. 아울러 통계패키지에서 이용되는 여러 가지 모형의 검정들이 이들을 통해 배양하는데 주목적을 둔다.

B10646 이산자료의분석과응용 (APPLICATIONS & ANALYSIS OF THE DISCRETE DATA)

이산 데이터는 주로 통계조사를 통하여 데이터를 얻는 사회과학 분야와 이항모집단과 같이 발생되는 사건이 특정 범주에 속하는 경우를 다루는 품질관리 혹은 전자 공학 분야 등에서 분석의 대상이 되는 것으로 본 교과목에는 다음 내용을 포함한다. 포아송 분포, 이항분포과 다항분포, 빈도분석, 교차분석, 동질성검정과 독립성 검정, 로지스틱 회귀분석, 로그선형모형 분석 등을 다룬다.

B12760 통계분석방법(1) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(1))

통계학을 전공하지 않으면서 통계분석을 필요로 하는 타전공 대학원생을 위한 과목으로 여러 가지 통계분석 기법을 소개하여 통계를 필요로 하는 전공과목의 이해를 높이기 위한 강좌이다. SPSS를 이용하여 통계적 추론의 개념을 이해하고 기술통계, 기초통계분석, 회귀분석, 분산분석의 목적과 수행방법 그리고 결과를 올바르게 해석할 수 있게 한다.

B12761 통계분석방법(2) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(2))

통계학을 전공하지 않으면서 통계분석을 필요로 하는 타전공 대학원생을 위한 과목으로 여러 가지 통계분석 기법을 소개하여 통계를 필요로 하는 전공과목의 이해를 높이기 위한 강좌이다. SPSS를 이용하여 공변량분석, 요인분석, 주성분분석, 다변량분석의 목적과 수행방법 그리고 결과를 올바르게 해석할 수 있게 한다.

B12758 통계와패턴인식 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

통계적 패턴인식을 위한 방법을 다룬다: 이산 마코프과정, 은닉마코프과정의 정의와 개념, 은닉마코프모형에서의 세 가지 문제와 해법, 재귀은닉마코프모형, 최적 추정치, 모형의 선택

B09393 통계자료분석 (STATISTICAL DATA ANALYSIS)

응용 통계학의 전반적 자료분석 및 토의를 그 주된 목적으로 하여 추정과 검정, 분산 분석, Multiple regression, GLM procedures, ANCOVA, MANOVA, 범주형자료 분석 등의 내용을 바탕으로 실질적 data를 이용한 분석, 토의, 발표 등을 다루게 된다.

B05756 통계적결정론 (STATISTICAL DECISION THEORY)

결정이론에서의 주요 정리, 사후분포, 베이즈 추론, 베이지안 결정이론, 미니맥스 분석, 축차 결정 문제 등을 다룬다.

B09395 통계적추론특강(1) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(1))

확률 및 분포이론에서 간단한 용어 소개, 비편향성, 지수족, 충분통계량, 추정량의 비교 및 일반적인 성질, 추정량의 근사적인 성질 등을 다룬다.

B09396 통계적추론특강(2) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(2))

균일최강력검정, 비편향검정, 정규분표에서의 모수검정, 신뢰구간과 검정, 순열 검정과 확률화, 불변검정, 비편향성과 불변성 등을 다룬다.

B04455 통계적품질관리특강 (TOPICS IN STATISTICAL QUALITY CONTROL)

통계학의 응용분야로서 실무에 적응을 쉽게 하고, 생산성을 높이는 방법 등이 토의된다. 주요수업 내용으로는 Methods of quality modeling, process quality, Inferences about process quality, Statistical process control, Control charts, EWMA chart 등의 개념들을 바탕으로 다꾸지 품질공항, 파리미터 설계, 허용차 설계, 공정관리, 품질관리의 사례 등을 다룬다.

B10240 통계조사및상담 (STATISTICAL SURVEY AND CONSULTING)

통계학과 2005-1 통계학 전반에서 다루는 Data들에 대한 자료 수집에 대한 방법과 오류, 자료의 분석 적용방법의 소개 및 오류 등을 통해 통계분석시 일어나기 쉬운 문제들을 인식시키고, 이때 SAS, SPSS 등을 이용해 실습과 분석을 함께 한다.

B05758 통계패키지설계 (STATISTICAL PACKAGE DESIGN)

통계패키지 프로그램의 제작을 위한 C++언어, 통계기법의 알고리즘 개선, 프로그램 효율성의 증대를 위한 알고리즘, 사용자 인터페이스설계를 다룬다.

B09404 통계학과세미나 (STATISTICS SEMINAR )

고급 통계기법에 대한 문헌연구와 적용

B09400 표본론특강 (TOPIC IN SAMPLING THEORY)

표본조사, 표본크기 결정, 비추정, 단순확률추출법, 목적 추출법, 반복 추출법, 층화추출법, 계통추출법, 집락추출법, 부표집, 이중 추출법 등을 다룬다.

B05101 확률과정론 (STOCHASTIC PROCESSES)

수학과 확률 변수열의 극한, Brownian 운동 과정, Gauss 과정, 포아송 과정, White Noise 멀티미디어통신공학과 Random 신호를 분석하기 위한 기초이론으로서 각종 확률밀도함수, 확률분포함수, Markov 과정 등의통계학적 기본이론을 바탕으로 한 선형시스템 및 신호처리를 다룬다 통계학과 확률과정론은 여러가지 응용분야에서 많이 쓰이고 있다. 베루누이 과정, 이산마코브과정, Point Process, Birth and Death Process, Gauss Process, Brownian Motion Diffusion 등을 다룬다.

B05109 확률모형론 (STOCHASTIC MODELS)

자연현상이나 사회현상을 수리화 혹은 확률화 모형화하는 과정을 다룬다. Sample Space, Event, Bayes Formula, Discrete Random, Variable, Continous Random Variable, Expectation, Conditional Expectation, Markov Chain 등을 활용한 모형화를 다룬다.

B05115 확률분포이론 (THEORY OF PROBABILITY AND DISTRIBUTION)

확률의 정의와 개념을 소개한다. 이를 위해 확률변수, 확률변수의 변환을 다루며, 정규분포, 포아송 분포 등의 분포에 대한 특성을 소개하며, 이들의 기대값, 분산 등을 다룬다. 대표본에서의 특성을 조사하기 위해서 극한 분포를 다룬다.

B05116 확률시뮬레이션이론 (THEORY OF STOCHASTIC SIMULATIONS)

컴퓨터의 활용을 통한 활률이론의 연구 도구로서 이용가능하도록 하는 것이 본 과목의 목표이다. Ergodic Markov Chain, Poisson Process, Linear Birth and Death Process 등을 생성하는 알고리즘을 다루며, 또한 여러 가지 Queue의 생성과 브라우니안 모션도 다룬다. 난수발생, 지수분포, 포아송분포와 같은 분포수 발생, Markov 연쇄, 포아송과정, 큐잉 등의 활률과정수 생성에 관한 알고리즘을 다루며, 이들의 현실문제를 씨뮬레이트한다.

B09392 회귀모형론 (REGRESSION MODELS)

전반적 Linear Models에 대한 이론적 소개와 분석을 포함하여 Regression analysis에서 다룬 이론적 방법들의 General linear regression model에 대한 응용으로 Diagnostic and remedical에 방법을 실질 Data의 이용으로 Hat Matrix, Leverage, Partial regression, Dffits, Dfbetas, Cook's D, Multicollinearity등을 심도있게 조사분석, 응용을 주된 내용으로 한다.

전공	학년 /학기	구분	교과목명	학점 (시간)
통계학과	학년 / 1 학기	기초공통	실험계획법	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	확률론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	확률및측도론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	고급수리통계학(1)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	수리통계학	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	일반선형모형론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	비모수통계학특강(1)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	회귀분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	기초공통	계산통계학	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	개별연구(1)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	개별연구(2)	3 (3 )
통계학전공	학년 / 1 학기	전공	고급확률과정론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급확률론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	다변량자료의분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	순서통계학	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	시계열분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계적품질관리특강	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	확률과정론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	확률모형론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	확률분포이론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	확률시뮬레이션이론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급수리통계학(2)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	대기행이론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	응용회귀분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계적결정론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계패키지설계	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	수리통계학특강	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급실험계획법	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	범주형자료분석특강	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	생존자료분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	구조방정식모형분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	회귀모형론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계적추론특강(1)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계적추론특강(2)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	비모수통계학특강(2)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	표본론특강	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	대표본이론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계학과세미나	1 (1 )
	학년 / 1 학기	전공	베이지안추론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계조사및상담	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급생물통계학	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	분산분석개론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	이산자료의분석과응용	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	금융확률모형	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급확률과정추론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급확률모형론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급보험통계	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	신뢰성이론	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계와패턴인식	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	신호통계분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계분석방법(1)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계분석방법(2)	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	고급빅데이터분석	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계자료분석과응용	3 (3 )
	학년 / 1 학기	전공	통계적기계학습	3 (3 )

대학원

교육과정

대학원 통계학전공 교육과정

B10650 고급보험통계 (ADVANCED ACTUARIAL STATISTICS)

B13172 고급빅데이터분석 (ADVANCED BIG DATA ANALYTICS)

B10644 고급생물통계학 (ADVANCED BIOSTATISTICS)

B05292 고급수리통계학(2) (ADVANCED MATHEMATICAL STATISTICS Ⅱ)

B09388 고급실험계획법 (ADVANCED EXPERIMENTAL DESIGN)

B00455 고급확률과정론 (ADVANCED STOCHASTIC PROCESSES)

B10648 고급확률과정추론 (INFERENCE IN STOCHASTIC PROCESSES)

B00456 고급확률론 (ADVANCES IN PROBABILITY)

B10649 고급확률모형론 (ADVANCED PROBABILITY MODELS)

B09391 구조방정식모형분석 (ANALYSIS OF STRUCTURAL EQUATION MODEL)

B10647 금융확률모형 (FINANCIAL STOCHASTIC MODELLING)

B01144 다변량자료의분석 (ANALYSIS OF MULTIVARIATE DATA)

B05383 대기행이론 (QUEUEING THEORY)

B09401 대표본이론 (LARGE SAMPLE THEORY)

B09389 범주형자료분석특강 (TOPICS CATEGORICAL DATA ANALYSIS)

B10239 베이지안추론 (BAYESIAN INFERENCE)

B10645 분산분석개론 (INTRODUCTION TO ANALYSIS OF VARIANCE )

B09399 비모수통계학특강(2) (TOPICS IN NONPARAMETRIC STATISTICS(2))

B09390 생존자료분석 (SURVIVAL DATA ANALYSIS)

B05906 수리통계학특강 (TOPICS IN MATHEMATICAL STATISTICS)

B02607 순서통계학 (ORDER STATISTICS)

B02646 시계열분석 (THE ANALYSIS OF TIME SERIES)

B10651 신뢰성이론 (RELIABILITY THEORY)

B12759 신호통계분석 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

B05631 응용회귀분석 (APPLIED REGRESSION ANALYSIS)

B10646 이산자료의분석과응용 (APPLICATIONS & ANALYSIS OF THE DISCRETE DATA)

B12760 통계분석방법(1) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(1))

B12761 통계분석방법(2) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(2))

B12758 통계와패턴인식 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

B09393 통계자료분석 (STATISTICAL DATA ANALYSIS)

B05756 통계적결정론 (STATISTICAL DECISION THEORY)

B09395 통계적추론특강(1) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(1))

B09396 통계적추론특강(2) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(2))

B04455 통계적품질관리특강 (TOPICS IN STATISTICAL QUALITY CONTROL)

B10240 통계조사및상담 (STATISTICAL SURVEY AND CONSULTING)

B05758 통계패키지설계 (STATISTICAL PACKAGE DESIGN)

B09404 통계학과세미나 (STATISTICS SEMINAR )

B09400 표본론특강 (TOPIC IN SAMPLING THEORY)

B05101 확률과정론 (STOCHASTIC PROCESSES)

B05109 확률모형론 (STOCHASTIC MODELS)

B05115 확률분포이론 (THEORY OF PROBABILITY AND DISTRIBUTION)

B05116 확률시뮬레이션이론 (THEORY OF STOCHASTIC SIMULATIONS)

B09392 회귀모형론 (REGRESSION MODELS)

B10650 고급보험통계 (ADVANCED ACTUARIAL STATISTICS)

B13172 고급빅데이터분석 (ADVANCED BIG DATA ANALYTICS)

B10644 고급생물통계학 (ADVANCED BIOSTATISTICS)

B05292 고급수리통계학(2) (ADVANCED MATHEMATICAL STATISTICS Ⅱ)

B09388 고급실험계획법 (ADVANCED EXPERIMENTAL DESIGN)

B00455 고급확률과정론 (ADVANCED STOCHASTIC PROCESSES)

B10648 고급확률과정추론 (INFERENCE IN STOCHASTIC PROCESSES)

B00456 고급확률론 (ADVANCES IN PROBABILITY)

B10649 고급확률모형론 (ADVANCED PROBABILITY MODELS)

B09391 구조방정식모형분석 (ANALYSIS OF STRUCTURAL EQUATION MODEL)

B10647 금융확률모형 (FINANCIAL STOCHASTIC MODELLING)

B01144 다변량자료의분석 (ANALYSIS OF MULTIVARIATE DATA)

B05383 대기행이론 (QUEUEING THEORY)

B09401 대표본이론 (LARGE SAMPLE THEORY)

B09389 범주형자료분석특강 (TOPICS CATEGORICAL DATA ANALYSIS)

B10239 베이지안추론 (BAYESIAN INFERENCE)

B10645 분산분석개론 (INTRODUCTION TO ANALYSIS OF VARIANCE )

B09399 비모수통계학특강(2) (TOPICS IN NONPARAMETRIC STATISTICS(2))

B09390 생존자료분석 (SURVIVAL DATA ANALYSIS)

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B10651 신뢰성이론 (RELIABILITY THEORY)

B12759 신호통계분석 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

B05631 응용회귀분석 (APPLIED REGRESSION ANALYSIS)

B10646 이산자료의분석과응용 (APPLICATIONS & ANALYSIS OF THE DISCRETE DATA)

B12760 통계분석방법(1) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(1))

B12761 통계분석방법(2) (STATISTICAL ANALYSIS METHOD(2))

B12758 통계와패턴인식 (STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNAL)

B09393 통계자료분석 (STATISTICAL DATA ANALYSIS)

B05756 통계적결정론 (STATISTICAL DECISION THEORY)

B09395 통계적추론특강(1) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(1))

B09396 통계적추론특강(2) (TOPICS IN STATISTICAL INFERENCE(2))

B04455 통계적품질관리특강 (TOPICS IN STATISTICAL QUALITY CONTROL)