강좌 소개

주별 교육내용

기타 참고사항

수업계획 소개
실험계획의 정의

확률, 통계, 샘플링, 분포
가설 검증
t-검정
모평균 신뢰구간

일원배치법 강의
MINITAB 실습

반복이 없는 이원배치 실험의 데이터 구조를 이해한다.
모수모형과 변량모형에 대한 차이를 이해하고 분산분석을 할 수 있다.
실험결과로부터 인자들의 최적 수준 조합을 구할 수 있다.
최적 실험 조합에 대한 모평균 추정과 구간 추정을 할 수 있다.
난괴법 (randomized block design) 실험이 유용한 상황을 이해한다.
난괴법 실험을 설계하고 실행하여 결과를 분석할 수 있다.

반복이 있는 실험과 반복이 없는 실험의 차이를 이해한다.
반복이 있는 이원배치 실험의 교호작용에 대한 유의성 검정을 할 수 있다.
교호작용이 유의한 실험의 최적수준 조합을 구할 수 있다.
실험결과로부터 관심 있는 실험인자의 모평균에 대한 점추정과 구간추정을 할 수 있다.

3개 이상의 실험인자로 실험을 하여 분산분석표를 작성할 수 있다.
주효과와 2인자 교호작용을 구하여 최적수준 조합을 찾을 수 있다.
최적수준 조합에서의 반응값을 추정할 수 있다.
추정된 값에 대한 신뢰구간을 구하고 그 의미를 해석할 수 있다.
통계 소프트웨어를 이용하여 유의하지 않은 교호작용을 풀링한 후 분산분석을 할 수 있다.

그래프 분석을 통해 독립변수와 종속변수의 관계를 이해
상관계수를 구하고 그 의미를 해석
최소제곱법을 이용하여 회귀계수의 계산
MINITAB을 이용한 회귀계수에 대한 통계적 유의성 검정
MINITAB을 이용한 회귀모델에 대한 통계적 유의성 검정
잔차분석을 하여 회귀모델 평가

그래프 분석을 통해 독립변수와 종속변수의 관계를 이해
상관계수를 구하고 그 의미를 해석
최소제곱법을 이용하여 회귀계수의 계산
MINITAB을 이용한 회귀계수에 대한 통계적 유의성 검정
MINITAB을 이용한 회귀모델에 대한 통계적 유의성 검정
잔차분석을 하여 회귀모델 평가

실험목적에 적합한 요인실험을 계획 할 수 있다.
반복이 있는 요인실험과 반복이 없는 요인실험의 차이를 이해한다.
교호작용에 대한 유의성 검정과 풀링을 이용한 분산분석을 할 수 있다.
실험인자의 최적수준 조합을 구하여 반응값을 추정할 수 있다.

실험생성자를 이용하여 블록을 설계할 수 있다.
교락의 의미를 이해하고 일부 실험의 교락 관계를 설명할 수 있다.
실험생성자와 정의대비로부터 교락관계를 설명할 수 있다.
특정 교호작용을 블록과 교락시키는 실험을 계획할 수 있다.
2수준의 일부실시법 실험을 설계하고 분석할 수 있다.

반응의 곡면성 확인을 위한 실험을 설계할 수 있다.
2차 회귀모델을 위한 다양한 실험법을 이해하고, 실험의 설계, 실행, 분석을 할 수 있다.
반응 등고선도를 이용하여 반응 특성을 해석할 수 있다.
다항회귀모델을 이용하여 정상점(stationary point)을 구할 수 있다.
정준형식(canonical form)을 구하여 정상점 부근의 반응특성을 분석할 수 있다.
여러 특성치를 동시에 만족시키는 최적해를 구할 수 있다.

반응의 곡면성 확인을 위한 실험을 설계할 수 있다.
2차 회귀모델을 위한 다양한 실험법을 이해하고, 실험의 설계, 실행, 분석을 할 수 있다.
반응 등고선도를 이용하여 반응 특성을 해석할 수 있다.
다항회귀모델을 이용하여 정상점(stationary point)을 구할 수 있다.
정준형식(canonical form)을 구하여 정상점 부근의 반응특성을 분석할 수 있다.
여러 특성치를 동시에 만족시키는 최적해를 구할 수 있다.

다구찌(Taguchi) 실험계획법의 개념과 특징을 이해한다.
망소, 망대, 망목 특성에 대한 SN비 개념 개념을 이해한다.
계량치 데이터와 계수치 데이터에 대한 SN비를 계산할 수 있다.
파라미터 설계절차에 따라 실험을 하고 최적조건을 구할 수 있다.
손실함수 개념을 이해하고 경제적 이득을 분석할 수 있다.