데이터 구조 및 기술통계학 변수, 개념적 정의, 실질적 정의, 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도, 의미차이법, 리커트 척도법, 쌍대비교법, 일차 데이터, 이차 데이터, 전수조사, 표본조사, 실험계획, 단순임의추출, 체계적추출, 층화추출, 군집추출, 유사실험설계, 순수실험설계, 모집단, 표본, 편의, 표본평균, 중앙값, 중위수, 절사평균, 표본분산, 표준편차, 표본범위, 최빈값, 사분위수, 왜도, 히스토그램, 막대차트

확률론 기초 표본공간, 사상, 사건, 표본점, 수형도, 경우의 수, 곱의 법칙, 순열, 원순열, 분할, 조합, 가법정리, 조건부 확률, 곱셈규칙, 통계적 독립, 총확률의 정리, 베이즈 정리, 사후 확률

확률변수 및 기댓값 확률변수, 이산형 확률변수, 연속형 확률변수, 확률질량함수, 확률밀도함수, 누적분포함수, 결합확률분포, 주변확률분포, 조건부 분포, 수학적 기댓값, 분산, 공분산, 상관계수, 선형결합, 체비셰프의 정리

주요 확률분포 모델 이산형 균일분포, 베르누이 시행, 이항분포, 다항분포, 초기하분포, 비복원 추출, 음이항분포, 기하분포, 포아송 과정, 포아송 분포, 연속형 균일분포, 정규분포, 표준정규분포, 규격한계, 이항분포의 포아송 근사, 이항분포의 정규근사, 로그정규분포, 감마분포, 지수분포, 무기억성, 카이제곱분포, 와이블분포, 고장률

표본분포 및 통계적 추론 통계량, 표본분포, 중심극한정리, 두 평균차이의 표본분포, t-분포, F-분포, 자유도, 대칭성, 통계적 추론, 점추정, 구간추정, 신뢰구간, 모평균 추정, 모비율 추정, 모분산 추정, 두 모평균 차이 추정, 두 모비율 차이 추정, 두 모분산의 비 추정, 표본 크기 결정, 가설검정, 통계적 가설, 귀무가설, 대립가설, 1종 오류, 2종 오류, 유의수준, p-value, 기각역, 단측 검정, 양측 검정

위 내용들을 강의에서 다루는데 고등학교 때 확률과 통계를 공부하지 않아 노베인 상태입니다. 위 내용들을 강의에서 모두 다루는지 그리고 고등학교 확통 노베여도 들을 수 있을지 아님 고등학교 강의를 수강하는 것이 나을지 여쭤보고 싶습니다.