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[2024] ADSP 라이브 선행학습_3과목(2. 통계분석)
수강정원
복습기간
0개월
교재정보
교재없음
교육기간
240일(시간)
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과정소개 강의목차 평가기준 강사소개 수강후기
[과정소개]
[학습목표]
[학습대상]
[강의목차]
01.  통계 분석 개요
02.  데이터 특성에 따른 분류
03.  기초통계량
04.  기초통계량(Quiz)
05.  확률 기본 용어
06.  확률분포
07.  이산형 확률분포
08.  연속형 확률분포 - 정규분포
09.  연속형 확률분포 - t, F, 카이제곱, 지수 분포
10.  통계적 추론의 분류
11.  추정량(estimator), 추정값(estimate)
12.  통계적 추정 -1
13.  통계적 추정 -2
14.  통계적 추론 - 가설검정 -1
15.  통계적 추론 - 가설검정 -2
16.  통계적 추론 - 가설검정(Quiz)
17.  모수적 추론과 비모수적 추론
18.  모수적 추론(Parametic Inference)
19.  모수적 추론 - T 검정 예시
20.  비모수적 추론
21.  회귀 분석 개요
22.  회귀 모형의 가정
23.  데이터 정규성 검정
24.  회귀 분석(Regression Analysis)
25.  회귀모형 해석-1
26.  회귀모형 해석-2
27.  다중공선성 및 변수 선택법
28.  과대적합과 정칙화 -1
29.  과대적합과 정칙화 -2
30.  회귀모델 평가지표
31.  선형회귀 분석 결과 해석 -1
32.  선형회귀 분석 결과 해석 -2
33.  데이터 스케일링(Scaling)
34.  상관 분석(이론)
35.  상관 분석(Quiz)
36.  차원축소
37.  주성분 분석(PCA) -1
38.  주성분 분석(PCA) -2
39.  시계열 자료(Time Series)
40.  시계열 모형, 분해시계열 -1
41.  시계열 모형, 분해시계열 -2
[평가기준]
항목 진도율 진행단계평가 최종평가 과제 총점
평가비율 100% 0% 0% 0% 100점
수료기준 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 80점 이상
[강사소개]
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