빅데이터 수학
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빅데이터 분석을 위한 수리통계학
사용자 총 평점 :빅데이터 분석을 위한 수리통계학
확률통계학 내용포함
37만원 34만원
3배수수강기간 : 130일
강의수 : 91강(특강 6강포함)
빅테이터분석, 데이터 마이닝,금융공학 등을
위한 기초과정으로서의 통계학이 필요한
직장인,대한(원)생,일반인
빅테이터분석, 데이터 마이닝,금융공학
등을 위한 기초과정으로서의
통계학 지식을 습득하고 이해한다.단원 강의명 강의시간 자료 샘플보기 1강 1강 :수리통계학 : 표본공간과 사상 39분 2강 2강 :수리통계학 : 경우의 수,순열,조합 79분 3강 3강 :수리통계학 : 확률의 공리적 정의,확률의 기본정리 55분 4강 4강 :수리통계학 : 가법정리 60분 5강 5강 :수리통계학 : 조건부 확률,독립과 종속,승법정리 39분 6강 6강 :수리통계학 : 독립과 종속,곱셈(=승법)정리의 확장 57분 7강 7강 :수리통계학 : 전체확률법칙,베이즈 정리 81분 
8강 8강 :수리통계학 : 확률변수,확률질량함수 58분
9강 9강 :수리통계학 : 이산확률변수 X의 누적분포함수 F(x) 58분
10강 10강 :수리통계학 : 확률밀도함수,연속확률변수 X의 누적분포함수 F(x) 49분 11강 11강 :수리통계학 : 이산확률변수 X와 Y의 결합확률분포 44분 12강 12강 :수리통계학 : 연속확률변수 X와 Y의 결합밀도함수 50분 13강 13강 :수리통계학 : 주변확률분포 44분 14강 14강 :수리통계학 : 조건부 분포 63분 15강 15강 :수리통계학 : 통계적 독립 39분 15강 15강 :★ 수리통계학 : 심화특강① 결합누적분포함수 63분 16강 16강 :수리통계학 : 기댓값 50분
17강 17강 :수리통계학 : 분산과 공분산(1) 59분
18강 18강 :수리통계학 : 분산과 공분산(2) 62분 19강 19강 :수리통계학 : 상관계수 61분 20강 20강 :수리통계학 : 조건부 기댓값,분산 47분 21강 21강 :수리통계학 : 확률부등식(마코프,체비셰프) 31분 22강 22강 :수리통계학 : 베르누이 분포,이항 분포,다항 분포 44분 23강 23강 :수리통계학 : 포아송 분포 54분
24강 24강 :수리통계학 : 초기하 분포 65분
25강 25강 :수리통계학 : 기하 분포,음이항 분포 60분 26강 26강 :수리통계학 : 균일 분포,정규 분포(1) 53분
27강 27강 :수리통계학 : 정규 분포(2) 57분 28강 28강 :수리통계학 : 정규 분포(3) 이항 분포,정규확률변수의 합과 차의 분포 62분
29강 29강 :수리통계학 : 지수 분포,무기억성 60분 30강 30강 :수리통계학 : 감마 함수,감마 분포 66분
31강 31강 :수리통계학 : 변수 변환(1) 53분 32강 32강 :수리통계학 : 변수 변환(2) 47분 33강 33강 :수리통계학 : 변수 변환(3) 83분 34강 34강 :수리통계학 : 변수 변환(4) 44분 35강 35강 :수리통계학 : 적률생성함수(1) 36분 36강 36강 :수리통계학 : 적률생성함수(2) 49분 37강 37강 :수리통계학 : 적률생성함수(3) 53분 38강 38강 :수리통계학 : 카이제곱분포 44분 39강 39강 :수리통계학 : 표본평균 X_bar의 분포(1) 59분
40강 40강 :수리통계학 : 표본평균 X_bar의 분포(2) 38분 41강 41강 :수리통계학 : 중심극한정리, 표본비율의 정규분포 47분
42강 42강 :수리통계학 : 자유도(n-1)인 카이제곱분포(표본분산의 분포) 51분
43강 43강 :수리통계학 : F분포 44분 44강 44강 :수리통계학 : t-분포 38분 44강 44강 :★ 수리통계학 : 심화특강② F분포의 확률밀도함수, t-분포의 확률밀도함수 59분
45강 45강 :수리통계학 : 추정량과 추정값, 불편추정량 39분 46강 46강 :수리통계학 : 유효추정량, 피셔의 정보 54분 47강 47강 :수리통계학 : 라오-크래머 하한(정보 부등식), 최소분산 불편추정량 62분 48강 48강 :수리통계학 : 충분통계량(1) - 네이만의 인수분해정리 54분 48강 48강 :★ 수리통계학 : 심화특강③ 충분통계학(2) 지수형태,라오-블랙웰 정리 66분
49강 49강 :수리통계학 : 구간추정, μ의 구간추정①(σ²이 알려진 경우),μ의 단측한계 45분 50강 50강 :수리통계학 : μ의 구간추정②(σ²이 알려지지 않은 경우), 대표본에서의 μ의 구간추정, 일치추정량 63분
51강 51강 :수리통계학 : 모분산σ²에 관한 구간추정, 모비율P에 관한 구간추정 37분
52강 52강 :수리통계학 : 두 모평균 차의 추정(σ1²과 σ2²을 아는 경우) 44분 53강 53강 :수리통계학 : 등분산의 합동추정량, μ1-μ2의 구간추정(σ1²=σ2²이며 모를때) 52분 54강 54강 :수리통계학 : 두 모비율의 차의 구간추정 30분 55강 55강 :수리통계학 : 두 모분산비 σ1²/σ2²의 구간추정 30분 56강 56강 :수리통계학 : 최대우도 추정량(=최우추정량) 48분 57강 57강 :수리통계학 : 가설검정의 주요개념(1) : 귀무가설과 대립가설, 유의수준과 임계값 48분 58강 58강 :수리통계학 : 가설검정의 주요개념(2) : α-오류,β-오류 34분 59강 59강 :수리통계학 : 모평균에 대한 가설검정 (σ²을 알고 있을때, σ²을 모를때) 55분
60강 60강 :수리통계학 : 모비율에 대한 가설검정, 모분산에 대한 가설검정 44분 61강 61강 :수리통계학 : 두 모평균의 차에 대한 가설검정(σ1²과 σ2²을 알때, σ1²과 σ2²을 모르나 대표본일 때) 48분 62강 62강 :수리통계학 : 두 모평균차에 대한 가설검정 (σ1²= σ2²이며 모를때, 소표본) 40분 63강 63강 :수리통계학 : 대응표본인 경우의 모평균차의 가설검정, 두 모비율차의 가설검정 58분 64강 64강 :수리통계학 : 두 모분산비의 가설검정 30분 64강 64강 :★ 수리통계학 : 심화특강④ 검정력함수, 최량검정법 정의 59분 64강 64강 :★ 수리통계학 : 심화특강⑤ 최량검정법(네이만-피어슨 정리) 47분 64강 64강 :★ 수리통계학 : 심화특강⑥ 균일최강력검정법 38분 65강 65강 :수리통계학 : 다항분포의 검정 33분 66강 66강 :수리통계학 : 적합도 검정 28분
67강 67강 :수리통계학 : 독립성 검정, 동질성 검정 43분 68강 68강 :수리통계학 : 상관계수(모상관계수,표본상관계수) 33분 69강 69강 :수리통계학 : 상관계수의 성질, 결정계수, 이관계수 46분 70강 70강 :수리통계학 : 모상관계수 ρ에 대한 검정, ρ의 구간추정 40분 71강 71강 :수리통계학 : 단순선형회귀모형, 적합모형과 잔차 54분 72강 72강 :수리통계학 : 회귀계수의 추정(최소제곱법) 42분 73강 73강 :수리통계학 : 표본회귀식에 대한 적합도 검정 ( 추정의 표준오차 Se, 결정계수 r²) 41분 74강 74강 :수리통계학 : 회귀계수β의 추정량β헷의 평균과 분산, 자유도 n-2인 t분포 44분 75강 75강 :수리통계학 : 회귀계수β의 구간추정과 가설검정 46분 76강 76강 :수리통계학 : 단순회귀모형에 대한 F-검정,회귀분석표 34분 77강 77강 :수리통계학 : 중회귀분석(표본중회귀식, F-검정) 38분 78강 78강 :수리통계학 : 분산분석(1) 49분 79강 79강 :수리통계학 : 분산분석(2) 40분
80강 80강 :수리통계학 : 분산분석(3) 46분 81강 81강 :수리통계학 : 부호검정(sign test),대응표본검정 43분
82강 82강 :수리통계학 : 윌콕슨의 부호순위검정 30분
83강 83강 :수리통계학 : 맨희트니 윌콕슨 순위합 검정, 시계열(1), 추세직선 27분
84강 84강 :수리통계학 : 시계열(2), MAFE, MAPE, RMSE, 이동평균법, 지수평활법 43분
85강 85강 :수리통계학 : 지수(Index number) 35분
