강좌 정보
| 강좌 범위 | PART 1. 확률과 통계의 기초 이론 (Fundamentals of Probability and Statistics) [1] 확률과 경우의 수 (Probability and Counting Rules) [2] 확률분포와 확률변수 (Probability Distributions and Random Variables) [3] 확률분포의 특성 (Moments and Characteristics of Distributions) [4] 주요 확률분포 (Major Probability Distributions) [5] 결합확률분포 (Joint Probability Distributions) PART 2. 통계적 추론: 추정과 검정(Statistical Inference: Estimation and Testing) [6] 표본분포 이론 [7] 통계적 추정 (Statistical Estimation) [8] 기본 가설검정 (Fundamentals of Hypothesis Testing) PART 3. 실전 데이터 분석: 가설검정의 응용(Applied Hypothesis Testing in Practice) [9] 분산분석 (ANOVA: Analysis of Variance) [10] 교차분석 (Chi-square test for independence) [11] 회귀분석 (Regression Analysis) |
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| 강좌 특징 | 수학교육학 박사의 확률과 통계 완성! [강좌 특징] 1. 개념 → 추론 → 응용으로 이어지는 3단계 구조 · PART 1: 확률과 통계 기초 · PART 2: 통계적 추론 (추정 & 검정) · PART 3: 실전 데이터 분석 (분산분석, 카이제곱, 회귀) → 기초 개념부터 실제 데이터 분석까지, 학습의 흐름이 명확하고 자연스러움 2. 개념을 넘어선 실전 활용 중심 구성 · 단순 공식 암기가 아닌, 왜 그런지를 다루는 해설 위주 · 분산분석, 회귀분석, 교차분석 등 실전 적용 파트 포함 → 데이터 기반 문제해결력까지 확장 가능한 실전형 강의 3. 검정 조건별 분류 및 영어 병기로 실전 대응력 강화 · Z검정, t검정, F검정 등 상황별 통계 기법 구분 · 영문 병기 (e.g., Z-test, ANOVA, χ² test 등)로 논문·보고서 활용까지 고려 → 시험, 실무, 연구어디서든 통하는 통계 문해력 확보 |
| 수강 대상 | 1. 통계 기초부터 실전 분석까지 한 번에 정리하고 싶은 대학생 · 교양 또는 전공에서 통계를 수강했지만 개념이 모호하거나 자신이 없는 학생 · 실전 분석이나 과제(보고서, 논문 등)에서 t검정, 분산분석, 회귀분석이 막막한 학생 2. 통계 비전공이지만 데이터 해석 능력이 필요한 학생 · 심리학, 교육학, 사회학, 경영학, 간호학 등 SPSS 등 통계 도구를 다루지만 이론에 약한 학생 · 연구 방법론이나 논문에 필요한 통계적 해석력을 키우고 싶은 학생 3. 취업·자격시험·연구실 인턴 준비 중인 학생 · 취업 대비(데이터 관련 직무, 공기업 NCS 등)또는 · 데이터 사이언스, R&D, 인턴 등에서 통계 기초 필요성을 느끼는 학생 |
