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[2024] ADSP 라이브 선행학습_3과목(2. 통계분석)
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[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]
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[강사소개]
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[수강후기]
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