 1주차 |
기초적인 통계이론 (I)
(가) Data 처리, 기초 통계이론 (나) 상관관계
(학습내용 보기)
1.1. 통계자료 종류
1.2. 기초 통계적 개념
1.3. 확률변수와 확률분포
1.4. 통계적 판단
1.5. 회귀분석 기본 모형과 로그변환
1.6. Excel 이용방법
1.7. 출력물 해석
1.8. 平均變化率 도출방법
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| 2주차 |
기초적인 통계이론 (II)
(가) Data 처리, 기초 통계이론 (나) 상관관계
(학습내용 보기)
1주차 강의내용 참조
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강의자료 |
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| 3주차 |
단순회귀분석(I)
(학습내용 보기)
(가) 모형의 설정, 회귀계수의 추정 (나) 추정량의 성질 (다) 회귀계수의 신뢰구간 및 가설검정 (라) 예측, 실증분석
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강의자료 |
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| 4주차 |
단순회귀분석( II)
(학습내용 보기)
(가) 모형의 설정, 회귀계수의 추정 (나) 추정량의 성질 (다) 회귀계수의 신뢰구간 및 가설검정 (라) 예측, 실증분석
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강의자료 |
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과제 | -
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동영상 | -
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| 5주차 |
단순회귀분석 (III)
(학습내용 보기)
(가) 모형의 설정, 회귀계수의 추정 (나) 추정량의 성질 (다) 회귀계수의 신뢰구간 및 가설검정 (라) 예측, 실증분석
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강의자료 |
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과제 | -
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시험 | -
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동영상 | -
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| 6주차 |
다중회귀분석 (I)
(학습내용 보기)
(가) 다중회귀계수의 추정방법 (나) 다중회귀계수의 신뢰구간 및 가설검정
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강의자료 |
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과제 | -
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동영상 | -
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| 7주차 |
다중회귀분석(II)
(학습내용 보기)
(가) 다중회귀계수의 추정방법 (나) 다중회귀계수의 신뢰구간 및 가설검정
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강의자료 |
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과제 | -
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시험 | -
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| 8주차 |
중간고사
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| 9주차 |
다중회귀의 제유형 (I)
(학습내용 보기)
(가) 시차분포모형
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강의자료 |
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| 10주차 |
다중회귀의 제유형 (II)
(학습내용 보기)
(나) Dummy 변수
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강의자료 |
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| 11주차 |
시계열 회귀모형 (time series analysis) (I)
(학습내용 보기)
自己相關 현상
추정량의 특징
自己相關 진단
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강의자료 |
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| 12주차 |
시계열 회귀모형 (time series analysis) (II)
(학습내용 보기)
8.1 時系列資料와 橫斷面資料 분석 비교
8.2 안정성(Stationary)과 불안정성(Non-Stationary)
8.3 안정성과 自己相關함수(Autocorrelation Function)
8.4 안정성과 자기회귀모형 (Autoregressive Model)
8.5 그림으로 안정성을 확인하는 방법
8.6 시계열 추정과 Dickey-Fuller 검정
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| 13주차 |
시계열 회귀모형 (time series analysis) (III)
(학습내용 보기)
時系列資料(X와 Y)가 불안정한 경우(1)
時系列資料(X와 Y)가 불안정한 경우(2)
추정방법
출력물 해석(1)
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| 14주차 |
회귀모형의 제문제 (I)
(학습내용 보기)
이분산
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강의자료 |
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동영상 | -
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| 15주차 |
회귀모형의 제문제 (II)
(학습내용 보기)
다중공선성
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강의자료 |
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시험 | -
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| 16주차 |
기말고사
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강의자료 |
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