주차 |
차시 |
학습내용 |
평가활동 |
1주 |
1차시 |
경영통계학의 이해
[강의 주제] 경영통계학의 이해
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 경영통계학을 공부하는 이유 2. 통계학의 정의와 역사 3. 경영통계학의 역할 4. 경영통계학의 연구 분야 5. 경영통계학의 목적 6. 경영통계학의 용어와 분석 방법
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2차시 |
경영통계학의 통계분석
[강의 주제] 경영통계학의 통계분석
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 경영통계학의 통계분석 방법 2. 경영통계학의 한계 3. SPSS와 EXCEL 화면에 대한 워크시트 4. SPSS와 EXCEL 통계 기능 5. SPSS와 EXCEL 데이터 입력
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2주 |
1차시 |
모집단과 표본추출
[강의 주제] 모집단과 표본추출
[강의 목표] 1. 모집단과 표본추출의 개념을 이해하고 표본추출의 과정을 설명할 수 있다. 2. 표본추출의 방법을 확률적 표본추출과 비확률적 표본추출로 구분하여 요약할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 모집단과 표본추출의 개념 2. 모집단과 표본추출의 설계 3. 모집단과 표본추출의 방법
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2차시 |
표본분포
[강의 주제] 표본분포
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 표본분포의 개념 2. 표본분포의 표준화 3. 표본분포의 표본평균과 오차 4. 표본분포의 표본분산 5. 표본분포의 표본비율 6. 표본분포의 중심극한정리
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3주 |
1차시 |
데이터
[강의 주제] 데이터
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 데이터의 개념 2. 데이터의 특성 3. 데이터의 양적 자료 4. 데이터의 질적 자료
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토론 |
2차시 |
기술통계학
[강의 주제] 기술통계학
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 기술통계학의 중심경향척도 2. 기술통계학의 산포척도 3. 기술통계학의 위치척도 4. 기술통계학의 두 자료에 대한 선형성
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토론 |
4주 |
1차시 |
확률
[강의 주제] 확률
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 확률의 정의 2. 확률의 특성 3. 확률의 계산 4. 확률의 베이즈 정리
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토론 |
2차시 |
확률변수
[강의 주제] 확률변수
[강의 목표] 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
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토론 |
5주 |
1차시 |
확률분포
[강의 주제] 확률분포
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 확률분포의 정의 2. 확률분포의 특성 3. 확률분포의 균등분포 4. 확률분포의 정규분포 5. 확률분포의 표준정규분포
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토론 |
2차시 |
베르누이 시행
[강의 주제] 베르누이 시행
[강의 목표] 1. 베르누이 시행과 분포의 개념을 설명할 수 있다. 2. 베르누이 분포에서의 이항분포를 이해하고 확률을 계산할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 베르누이 시행 2. 베르누이 분포 3. 베르누이 분포에서의 이항분포
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토론 |
6주 |
1차시 |
푸아송분포
[강의 주제] 푸아송분포
[강의 목표] 1. 푸아송분포의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다. 2. 푸아송분포의 확률을 통계프로그램을 활용하여 계산할 수 있다. 3. 푸아송분포의 정규분포 관계에 대해 말할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 푸아송분포의 정의 2. 푸아송분포의 특성 3. 푸아송분포의 계산 4. 푸아송분포의 정규분포 관계
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토론 |
2차시 |
추정
[강의 주제] 추정
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 추정의 점추정과 구간추정 2. 추정의 모평균 구간추정 3. 모집단 비율과 분산 구간추정
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토론 |
7주 |
1차시 |
가설검정
[강의 주제] 가설검정
[강의 목표] 1. 가설검정의 정의와 특성을 말할 수 있다. 2. 가설검정의 원리와 절차를 설명할 수 있다. 3. p값을 이용한 가설검정 과정을 설명할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 가설검정의 정의 2. 가설검정의 특성 3. 가설검정의 원리 4. 가설검정의 절차 5. p값을 이용한 가설검정
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토론 |
2차시 |
모평균의 가설검정과 모비율의 가설검정
[강의 주제] 모평균의 가설검정과 모비율의 가설검정
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 모평균의 가설검정에서 모분산을 아는 경우 2. 모평균의 가설검정에서 모분산을 모르는 경우 3. 모비율의 가설검정 4. 모비율의 모집단 분산에서 가설검정
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토론 |
8주 |
1차시 |
중간고사
[중간고사] - 시험범위 : 1주차 ~ 7주차 - 문항 수 : 총 25문항 (객관식 20문항 / 주관식 5문항) - 시험시간 : 60분 (장애인 90분) - 시험응시방법 : 범용공인인증서 로그인 → 온라인 강의실 → 과목명 → 시험방 → 시험응시 - 성적공개 : 이의신청 기간에 한해 1회 공개
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시험 |
9주 |
1차시 |
두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본
[강의 주제] 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본
[강의 목표] 1. 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 정의와 특성, t검정에 대해 설명할 수 있다. 2. 통계프로그램을 활용하여 t검정을 수행할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 정의 2. 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 특징 3. 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 t검정
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과제 |
2차시 |
두 모집단 간의 추론
[강의 주제] 두 모집단 간의 추론
[강의 목표] 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.
[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
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과제 |
10주 |
1차시 |
분산분석
[강의 주제] 분산분석
[강의 목표] 1. 분산분석의 개념을 설명할 수 있다. 2. 분산분석의 유형을 구분할 수 있다. 3. 분산분석의 가정과 그 이유를 말할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 분산분석의 개념 2. 분산분석의 구분 3. 분산분석의 가정
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과제 |
2차시 |
일원 / 이원 분산분석
[강의 주제] 일원 / 이원 분산분석
[강의 목표] 1. 일원 / 이원 분산분석의 과정을 이해하고 통계프로그램을 이용하여 결과를 해석할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 일원 분산분석의 과정 2. 일원 분산분석의 결과해석 3. 이원 분산분석의 과정 4. 이원 분산분석의 결과해석
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과제 |
11주 |
1차시 |
상관관계분석
[강의 주제] 상관관계분석
[강의 목표] 1. 상관관계분석의 정의를 이해하고 통계프로그램을 통해 산포도 차트를 만들 수 있다. 2. 상관관계분석의 공분산과 상관계수를 계산할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 상관관계분석의 정의 2. 상관관계분석의 특성 3. 상관관계분석의 공분산 4. 상관관계분석의 상관계수
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과제 |
2차시 |
교차분석
[강의 주제] 교차분석
[강의 목표] 1. 교차분석의 정의와 특징에 대해 말할 수 있다. 2. 교차분석의 카이제곱 검정과 적합도 검정, 독립성 검정의 과정을 설명할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 교차분석의 정의 2. 교차분석의 특징 3. 교차분석의 카이제곱 검정 4. 교차분석의 적합도 검정 5. 교차분석의 독립성 검정
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과제 |
12주 |
1차시 |
단순회귀분석
[강의 주제] 단순회귀분석
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 단순회귀분석의 정의와 특성 2. 단순회귀분석의 최소자승법 3. 단순회귀분석의 적합도 검정과 분산분석 4. 단순회귀분석의 유의성 검정과 회귀계수 신뢰구간
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과제 |
2차시 |
다중회귀분석
[강의 주제] 다중회귀분석
[강의 목표] 1. 다중회귀분석의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다. 2. 다중회귀분석의 적합도 검정과 분산분석을 말할 수 있다. 3. 통계프로그램을 사용하여 다중회귀분석을 수행할 수 있다.
[강의세부내용] 1. 다중회귀분석의 정의와 특성 2. 다중회귀분석의 적합도 검정과 분산분석 3. 다중회귀분석의 유의성 검정과 회귀계수의 신뢰구간
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과제 |
13주 |
1차시 |
군집분석
[강의 주제] 군집분석
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 군집분석의 정의 2. 군집분석의 특성 3. 군집분석의 개체 간 유사성 계산방법 4. 군집분석의 계층적 군집화 5. 군집분석의 비계층적 군집화
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2차시 |
연관성 규칙
[강의 주제] 연관성 규칙
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 연관성 규칙의 정의 2. 연관성 규칙의 특성 3. 연관성 규칙의 절차 4. 연관성 규칙의 장단점 5. 연관성 규칙의 평가척도
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14주 |
1차시 |
의사결정나무분석
[강의 주제] 의사결정나무분석
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 의사결정나무분석의 정의 2. 의사결정나무분석의 특성 3. 의사결정나무분석의 역사 4. 의사결정나무분석의 장단점 5. 의사결정나무분석의 분할법칙 6. 의사결정나무분석의 가지치기 7. 의사결정나무분석의 회귀나무모형
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2차시 |
시계열분석
[강의 주제] 시계열분석
[강의 목표] 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.
[강의세부내용] 1. 시계열분석의 정의 2. 시계열분석의 특성 3. 시계열분석의 기초분석 4. 시계열분석의 모형 예측 5. 시계열분석의 계절조정 6. 시계열분석 포트폴리오 사례
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15주 |
1차시 |
기말고사
[기말고사] - 시험범위 : 9주차 ~ 14주차 - 문항 수 : 총 25문항 (객관식 20문항 / 주관식 5문항) - 시험시간 : 60분 (장애인 90분) - 시험응시방법 : 범용공인인증서 로그인 → 온라인 강의실 → 과목명 → 시험방 → 시험응시 - 성적공개 : 이의신청 기간에 한해 1회 공개
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시험 |