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3과목(데이터 분석) 4장 통계 분석(ADsP) 2020

데이터 분석에서 통계분석은 기본적으로 가장 많이 활용되는 분석 방법이다. 데이터 분석에 있어 통계의 기본 개념을 익힘으로써 조금 더 심도 있는 분석을 수행할 수 있을 것이다.

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이번 강의에서는

데이터 분석에서 통계분석은 기본적으로 가장 많이 활용되는 분석 방법이다. 데이터 분석에 있어 통계의 기본 개념을 익힘으로써 조금 더 심도 있는 분석을 수행할 수 있을 것이다.

4장 통계분석은 기초통계학의 내용과 R을 통한 기술통계분석을 수행할 수 있도록 내용을 구성하고 있으며, 데이터 분석 방법론 중 상관분석, 회귀분석, 시계열분석, 다차원척도법, 주성분분석에 대한이론적 내용과 R을 통한 프로그래밍으로 분석기법을 활용할 수 있도록 구성하였다.

강의 커리큘럼

제1절 통계분석의 이해
1. 통계 / 통계자료의 획득방법 00:40:00
2. 통계분석 / 확률 00:26:00
3. 이산형 확률분포 00:26:00
4. 연속형 확률분포 00:40:00
5. 추정 00:28:00
6. 가설검정 00:28:00
7. 비모수검정 / 예상문제 및 정리하기 00:19:00
제2절 기초 통계 분석
1. 기술통계 (1) 00:36:00
2. 기술통계 (2) 00:23:00
3. 인과관계 00:23:00
4. 상관분석 00:21:00
5. R을 활용한 기술통계 / R을 활용한 상관분석 / 예상문제 및 정리하기 00:36:00
제3절 회귀분석
1. 회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1) 00:17:00
2. 단순선형회귀분석 (2) 00:22:00
3. 단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1) 00:24:00
4. 다중선형회귀분석 (2) 00:16:00
5. 최적회귀방정식 00:22:00
6. R을 활용환 회귀분석 00:33:00
7. R을 활용한 최적회귀방정식 00:30:00
8. 예상문제 및 정리하기 00:16:00
9. 로지스틱 회귀분석 00:30:00
제4절 시계열 분석
1. 시계열 자료 / 정상성 00:28:00
2. 시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법) 00:25:00
3. 시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열) 00:39:00
4. R을 활용한 시계열 분석 (1) 00:30:00
5. R을 활용한 시계열 분석 (2) 00:33:00
6. 예상문제 및 정리하기 00:13:00
제5절 다차원 척도법
1. 다차원 척도법 00:32:00
제6절 주성분분석
1. 주성분 분석 00:33:00
2. R을 활용한 주성분 분석 / 예상문제 및 정리하기 00:31:00

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