3과목(데이터 분석) 4장 통계 분석(ADsP)
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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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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