경영통계학의 이해

1. 강의주제: 경영통계학의 이해



2. 강의목표:

① 경영통계학을 공부하는 이유에 대해 말할 수 있다.

② 통계학의 정의와 흐름을 설명할 수 있다.

③ 경영통계학의 역할과 연구 분야, 목적을 말할 수 있다.

④ 경영통계학을 학습하는 데에 기초가 되는 주요 용어의 의미와 분석 방법 선정 기준 및 종류에 대해 설명할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 경영통계학을 공부하는 이유

② 통계학의 정의와 역사

③ 경영통계학의 역할

④ 경영통계학의 연구 분야

⑤ 경영통계학의 목적

⑥ 경영통계학의 용어와 분석 방법

경영통계학의 통계분석

1. 강의주제: 경영통계학의 통계분석



2. 강의목표:

① 사례를 통해 경영통계학의 통계분석 과정을 설명할 수 있다.

② 경영통계학이 가지는 한계에 대해 말할 수 있다.

③ SPSS와 EXCEL 화면과 워크시트의 구성을 이해하고, 통계 기능과 데이터 입력을 수행할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 경영통계학의 통계분석 방법

② 경영통계학의 한계

③ SPSS와 EXCEL 화면에 대한 워크시트

④ SPSS와 EXCEL 통계 기능

⑤ SPSS와 EXCEL 데이터 입력

모집단과 표본추출

1. 강의주제: 모집단과 표본추출



2. 강의목표:

① 모집단과 표본추출의 개념을 이해하고 표본추출의 과정을 설명할 수 있다.

② 표본추출의 방법을 확률적 표본추출과 비확률적 표본추출로 구분하여 요약할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 모집단과 표본추출의 개념

② 모집단과 표본추출의 설계

③ 모집단과 표본추출의 방법

표본분포

1. 강의주제: 표본분포



2. 강의목표:

① 표본분포의 개념을 알고 표준화의 방법을 설명할 수 있다.

② 표본분포의 표본평균의 값을 계산할 수 있다.

③ 표본분포의 표본분산과 표본비율을 구할 수 있다.

④ 표본분포의 중심극한정리의 개념을 말할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 표본분포의 개념

② 표본분포의 표준화

③ 표본분포의 표본평균과 오차

④ 표본분포의 표본분산

⑤ 표본분포의 표본비율

⑥ 표본분포의 중심극한정리

데이터

1. 강의주제: 데이터



2. 강의목표:

① 데이터의 개념을 이해하고 통계프로그램을 활용하여 도수분포표와 그래프를 출력할 수 있다.

② 데이터의 양적 자료를 이용하여 점도표, 도수분포표, 히스토그램 등을 작성할 수 있다.

③ 질적 자료의 의미를 이해하고 이를 이용하여 각종 그래프를 작성할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 데이터의 개념

② 데이터의 특성

③ 데이터의 양적 자료

④ 데이터의 질적 자료

기술통계학

1. 강의주제: 기술통계학



2. 강의목표:

① 기술통계학 중심경향척도의 개념을 이해하고 통계프로그램을 활용하여 값을 계산할 수 있다.

② 기술통계학 산포척도와 위치척도의 개념을 말할 수 있다.

③ 기술통계학의 두 자료에 대한 선형성을 분석할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 기술통계학의 중심경향척도

② 기술통계학의 산포척도

③ 기술통계학의 위치척도

④ 기술통계학의 두 자료에 대한 선형성

확률

1. 강의주제: 확률



2. 강의목표:

① 통계를 통한 의사결정과 확률의 관계를 설명할 수 있다.

② 확률의 개념을 이해하고 확률 함수에 대해 말할 수 있다.

③ 조건부 확률의 정의와 두 사건의 종속과 독립을 설명할 수 있다.

④ 전확률 공식과 베이즈 정리를 이용하여 사후확률을 구할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 확률의 정의

② 확률의 특성

③ 확률의 계산

④ 확률의 베이즈 정리

확률변수

1. 강의주제: 확률변수



2. 강의목표:

① 확률변수의 이산확률변수와 연속확률변수를 이해하고 계산할 수 있다.

② 확률변수의 기댓값을 이해하고 확률변수의 평균을 구할 수 있다.



[강의 세부내용]

① 확률변수의 이산확률변수

② 확률변수의 연속확률변수

③ 확률변수의 기댓값

확률분포

1. 강의주제: 확률분포



2. 강의목표:

① 예를 통해 확률분포의 정의와 특성을 설명할 수 있다.

② 확률분포의 균등분포와 정규분포를 비교할 수 있다.

③ 확률분포의 표준정규분포에 대해 이해하고 통계프로그램을 이용하여 정규분포와 표준정규분포의 차트를 만들 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 확률분포의 정의

② 확률분포의 특성

③ 확률분포의 균등분포

④ 확률분포의 정규분포

⑤ 확률분포의 표준정규분포

베르누이 시행

1. 강의주제: 베르누이 시행



2. 강의목표:

① 베르누이 시행과 분포의 개념을 설명할 수 있다.

② 베르누이 분포에서의 이항분포를 이해하고 확률을 계산할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 베르누이 시행

② 베르누이 분포

③ 베르누이 분포에서의 이항분포

푸아송분포

1. 강의주제: 푸아송분포



2. 강의목표:

① 푸아송분포의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다.

② 푸아송분포의 확률을 통계프로그램을 활용하여 계산할 수 있다.

③ 푸아송분포의 정규분포 관계에 대해 말할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 푸아송분포의 정의

② 푸아송분포의 특성

③ 푸아송분포의 계산

④ 푸아송분포의 정규분포 관계

추정

1. 강의주제: 추정



2. 강의목표:

① 점추정과 구간추정의 개념에 대해 말할 수 있다.

② 추정의 모평균 구간추정에 대해 통계프로그램을 이용하여 값을 구할 수 있다.

③ 모집단 비율과 분산 구간추정의 개념을 이해하고 통계프로그램을 활용하여 계산할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 추정의 점추정과 구간추정

② 추정의 모평균 구간추정

③ 모집단 비율과 분산 구간추정

가설검정

1. 강의주제: 가설검정



2. 강의목표:

① 가설검정의 정의와 특성을 말할 수 있다.

② 가설검정의 원리와 절차를 설명할 수 있다.

③ p값을 이용한 가설검정 과정을 설명할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 가설검정의 정의

② 가설검정의 특성

③ 가설검정의 원리

④ 가설검정의 절차

⑤ p값을 이용한 가설검정

모평균의 가설검정과 모비율의 가설검정

1. 강의주제: 모평균의 가설검정과 모비율의 가설검정



2. 강의목표:

① 모평균의 가설검정에서 모분산을 아는 경우와 모르는 경우의 가설검정 과정을 구분하여 설명할 수 있다.

② 모비율과 모집단 분산의 가설검정 값을 통계프로그램을 활용하여 계산할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 모평균의 가설검정에서 모분산을 아는 경우

② 모평균의 가설검정에서 모분산을 모르는 경우

③ 모비율의 가설검정

④ 모비율의 모집단 분산에서 가설검정

중간고사

(객관식 20문항, 주관식 5문항)

두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본

1. 강의주제: 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본



2. 강의목표:

① 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 정의와 특성, t검정에 대해 설명할 수 있다.

② 통계프로그램을 활용하여 t검정을 수행할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 정의

② 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 특성

③ 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 t검정

두 모집단 간의 추론

1. 강의주제: 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본



2. 강의목표:

① 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 정의와 특성을 말할 수 있다.

② 통계프로그램을 사용하여 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 t검정과 비율 차이 가설 검정을 수행할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 정의

② 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 특성

③ 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 t검정

④ 두 모집단 간의 추론에 대한 비율 차이 가설 검정

분산분석

1. 강의주제: 분산분석



2. 강의목표:

① 분산분석의 개념을 설명할 수 있다.

② 분산분석의 유형을 구분할 수 있다.

③ 분산분석의 가정과 그 이유를 말할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 분산분석의 개념

② 분산분석의 구분

③ 분산분석의 가정



*과제 주제 : 기술통계와 추론통계
(정확한 주제는 개강 후 확인 요망)

일원 / 이원 분산분석

1. 강의주제: 일원 / 이원 분산분석



2. 강의목표:

① 일원 / 이원 분산분석의 과정을 이해하고 통계프로그램을 이용하여 결과를 해석할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 일원 분산분석의 과정

② 일원 분산분석의 결과해석

③ 이원 분산분석의 과정

④ 이원 분산분석의 결과해석

상관관계분석

1. 강의주제: 상관관계분석



2. 강의목표:

① 상관관계분석의 정의를 이해하고 통계프로그램을 통해 산포도 차트를 만들 수 있다.

② 상관관계분석의 공분산과 상관계수를 계산할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 상관관계분석의 정의

② 상관관계분석의 특성

③ 상관관계분석의 공분산

④ 상관관계분석의 상관계수

교차분석

1. 강의주제: 교차분석



2. 강의목표:

① 교차분석의 정의와 특징에 대해 말할 수 있다.

② 교차분석의 카이제곱 검정과 적합도 검정, 독립성 검정의 과정을 설명할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 교차분석의 정의

② 교차분석의 특징

③ 교차분석의 카이제곱 검정

④ 교차분석의 적합도 검정

⑤ 교차분석의 독립성 검정

단순회귀분석

1. 강의주제: 단순회귀분석



2. 강의목표:

① 단순회귀분석의 정의와 특성을 설명할 수 있다.

② 단순회귀분석의 최소자승법을 말할 수 있다.

③ 단순회귀분석의 적합도 검정과 분산분석의 과정을 설명할 수 있다.

④ 통계프로그램을 사용하여 단순회귀분석을 수행할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 단순회귀분석의 정의와 특성

② 단순회귀분석의 최소자승법

③ 단순회귀분석의 적합도 검정과 분산분석

④ 단순회귀분석의 유의성 검정과 회귀계수 신뢰구간

다중회귀분석

1. 강의주제: 다중회귀분석



2. 강의목표:

① 다중회귀분석의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다.

② 다중회귀분석의 적합도 검정과 분산분석을 말할 수 있다.

③ 통계프로그램을 사용하여 다중회귀분석을 수행할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 다중회귀분석의 정의와 특성

② 다중회귀분석의 적합도 검정과 분산분석

③ 다중회귀분석의 유의성 검정과 회귀계수의 신뢰구간

군집분석

1. 강의주제: 군집분석



2. 강의목표:

① 군집분석의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다.

② 군집분석의 개체 간 유사성 계산방법을 말할 수 있다.

③ 통계프로그램을 활용하여 군집분석의 계층적 군집화와 비계층적 군집화를 분석할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 군집분석의 정의

② 군집분석의 특성

③ 군집분석의 개체 간 유사성 계산방법

④ 군집분석의 계층적 군집화

⑤ 군집분석의 비계층적 군집화

연관성 규칙

1. 강의주제: 연관성 규칙



2. 강의목표:

① 연관성 규칙의 정의와 특성을 말할 수 있다.

② 연관성 규칙의 절차를 순서대로 열거할 수 있다.

③ 연관성 규칙의 장단점을 설명할 수 있다.

④ 사례를 통해 연관 규칙 분석 방법을 말할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 연관성 규칙의 정의

② 연관성 규칙의 특성

③ 연관성 규칙의 절차

④ 연관성 규칙의 장단점

⑤ 연관성 규칙의 평가척도

의사결정나무분석

1. 강의주제: 의사결정나무분석



2. 강의목표:

① 의사결정나무분석의 정의와 특성을 설명할 수 있다.

② 의사결정나무분석의 역사와 장단점을 말할 수 있다.

③ 의사결정나무분석의 분할법칙과 가지치기에 대해 설명할 수 있다.

④ 의사결정나무분석의 회귀나무모형의 개념과 고려사항에 대해 말할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 의사결정나무분석의 정의

② 의사결정나무분석의 특성

③ 의사결정나무분석의 역사

④ 의사결정나무분석의 장단점

⑤ 의사결정나무분석의 분할법칙

⑥ 의사결정나무분석의 가지치기

⑦ 의사결정나무분석의 회귀나무모형

시계열분석

1. 강의주제: 시계열분석



2. 강의목표:

① 시계열분석의 정의와 특성을 말할 수 있다.

② 시계열분석의 기초분석에 대해 설명할 수 있다.

③ 시계열분석의 포트폴리오 사례를 통해 시계열 모형의 원리와 모형 예측 방법을 설명할 수 있다.



3. 강의세부내용:

① 시계열분석의 정의

② 시계열분석의 특성

③ 시계열분석의 기초분석

④ 시계열분석의 모형 예측

⑤ 시계열분석의 계절조정

⑥ 시계열분석 포트폴리오 사례

기말고사

(객관식 20문항, 주관식 5문항)