강좌 소개

주별 교육내용

기타 참고사항

제 1주에는 모든 통계학의 기초내용에 대한 복습을 한다. (통계학 책 전반부 내용)
이는 본 과목을 (통계학 책 후반부 내용) 수강하기 위하여 반드시 거쳐야 하는 과정으로 통계학의 가장 기본이 되는 내용을 파악 하여야만 본 과목의 내용을 숙지할 수 있다. 구체적인 내용으로는 경영학에서의 통계의 의의, 용도, 데이터 정리, 방법, 데이터 요약 방법 등이다.

- 이번주는 과제는 따로 없음

제 2주에는 제 1주에 복습했던 기술통계학의 나머지 부분과 확률론에 대한 복습으로 이루어진다. 구체적인 내용으로는 확률실험, 확률변수, 확률분포, 기대값, 분산, 각종 확률분포 등이다.


- 이번 주는 과제는 없음

제 3주의 강의는 표본분포와 통계추정에 대한 것으로 추론 통계의 (통계추정 및 가설검정) 기본이 되는 내용이다. 구체적인 내용으로는 표본조사 방법, 모집단과 모수, 표본과 통계량, 표본의 분포 등이다. 적은 양의 데이타를 이용하여 전체 모집단의 특성을 설명하거나 불확실한 사실에 대하여 과학적인 판단을 내리는 데에 통계학적인 방법이 이용된다. 관심의 대상이 되는 연구대상 모드의 데이타 집합을 모집단이라 하며 이로부터 추출된 부분집합을 표본이라 한다. 통계량은 이러한 표본집단의 특성을 나타내는 지표로 3주차 강의는 주로 표본집단에 대한 내용을 다룬다. 다음 주에 배우게 될 통계적 추론(통계추정)에 대한 내용도 일부 다룬다.


- 연습문제(과제) 및 풀이는 과제(프로젝트)에 있음

제 4주에는 통계추정에 대한 내용을 3주차에 이어 습득한다. 일상생활에서 우리는 주어진 정보를 토대로 미지의 현상에 대한 추측을 하거나 어떤 현상에 대한 새로운 주장이 옳은 지를 판단하여야 한다. 관심의 대상이 되는 모집단으로부터 표본을 추출하고 표본의 정보를 이용하여 모집단에 대한 판단을 하는 것이 통계적 방법의 목적이라 하겠다. 이와 같이 모집단에 대하여 판단을 내리는 것은 그 모집단으로부터 얻은 표본을 조사,분석하여 모집단의 참모습을 추측하는 것으로 이러한 추측과정을 통계적 추론 또는 통계추정이라고 한다. 모수에 대한 통계적 추론은 의사결정에 대단히 중요한 의미를 가진다. 4주차에는 통계추정에 관련된 내용을 심도있게 다룬다.


- 문제 및 풀이는 과제(프로젝트)에 있음

제 5주에는 가설검정에 대한 내용을 다룬다. 모수의 통계적 추론은 크게 (지난주에 배운) 통계적 추론 (통계추정)과 가설검정으로 나뉜다. 가설검정은 모집단의 상태, 즉 모수의 값의 범위를 규정하는 가설들을 세우고 이 중 어떤 가설이 참인지를 표본의 결과로부터 판단하는 것을 말한다. 본 강의에서는 이러한 가설검정에 대한 내용을 지난 주에 배운 추정과 비교한다.



- 이번 주는 과제 없으며, 다음 주에 배포할 예정임

제 6주의 강의는 5주차에 이어 가설검정에 대한 내용을 다룬다.
(모수의 통계적 추론은 크게 지난주에 배운 통계적 추론 (추정)과 가설검정으로 나뉜다. 가설검정은 모집단의 상태, 즉 모수의 값의 범위를 규정하는 가설들을 세우고 이 중 어떤 가설이 참인지를 표본의 결과로부터 판단하는 것을 말한다. 본 강의에서는 이러한 가설검정에 대한 내용을 지난 주에 배운 추정과 비교한다)

- 연습문제, 과제 및 풀이는 과제(프로젝트)에 있음






- 연습문제(과제) 및 풀이는 과제(프로젝트)에 있음

제 7주에는 두 모집단의 추정과 검정에 대한 내용을 배운다. 가설검정은 크게 단일 표본과 두 표본 문제로 나뉘며 학문적인 연구에 있어서는 단일 표본보다 두 표본 문제가 더 많이 이용된다. 단일 표본이던 두 표본 문제이든 간에 표본분포의 계산이 다를 뿐, 나머지 기본 구조나 절차는 동일하다. 본 강의에서는 두 표본 문제 (두 모집단에 대한 통계적 추론 및 가설검정)를 심도있게 다룬다.

8주는 중간고사 기간임

- 시험문제는 시험에 있고 시험 문제풀이는 강의 자료에 있음

제 9주에는 7주차의 두 모집단의 추정과 검정에 대한 내용을 연속해서 배운다.
(가설검정은 크게 단일 표본과 두 표본 문제로 나뉘는데 학문적인 연구에 있어서는 단일 표본보다 두 표본 문제가 더 많이 이용된다. 단일 표본이던 두 표본 문제이든 간에 표본분포의 계산이 다를 뿐, 나머지 기본 구조나 절차는 동일하다)
또한 8주에 실시된 중간시험에 대한 문제풀이도 병행된다.



-연습문제, 과제 및 풀이는 과제(프로젝트에 있음)

제 10주에는 분산분석에 대한 내용을 다룬다. 경영에 영향을 미치는 요인들 간에 어떤 인과관계가 있는지를 파악하는 것이 경영관리자에게 중요한 일이다. 예를 들어 기업의 매출이 감소할 때 그 원인이 무엇이지를 파악하는 것이 중요한 일이다. 그러나 이를 정확히 파악하는 것은 쉽지 않다. 분산분석은 어떤 요인이 특정결과에 대하여 주요 요인임을 객관적으로 증명해 보이는 방법이다. 이름에서 보는 바와 달리 이는 구체적으로 여러 모집단의 평균에 대한 비교를 수행하는 방법이다. 본 강의에서는 이에 대한 내용을 여러 수학적 증명과 더불어 심도있게 다룬다.



- 이번 주에는 과제 없음

제 11주에는 10주차에 배운 분산분석에 대한 내용을 연속하여 다룬다.
(경영에 영향을 미치는 요인들 간에 어떤 인과관계가 있는지를 파악하는 것이 경영관리자에게 중요한 일이다. 예를 들어 기업의 매출이 감소할 때 그 원인이 무엇이지를 파악하는 것이 중요한 일이다. 그러나 이를 정확히 파악하는 것은 쉽지 않다. 분산분석은 어떤 요인이 특정결과에 대하여 주요 요인임을 객관적으로 증명해 보이는 방법이다. 이름에서 보는 바와는 달리 이는 구체적으로 여러 모집단의 평균에 대한 비교를 수행하는 방법이다.)

- 연습문제 및 풀이는 과제(프로젝트)에 있음

제 12주에는 카이분석 (또는 카이 스퀘어분석)에 대한 내용을 배운다. 이는 적합도분석의 일종으로 지금까지 배운 분석법에서는 다룰 수 없는 몇 가지 범주의 데이타에 대한 분석이다. 즉 평균, 분산이 구해질 수 없으며 이것들이 큰 의미가 없는 경우, 범주형 변수가 중요한 역할을 하며, 이들 범주형 변수 사이에 어떠한 연관성이 있는지를 파악하는 기법이다. 이 때 주로 많이 사용되는 방법이 카이분석법으로 통계적 추론은 의미가 없으며, 가설검정을 실시한다. 이는 지금까지의 가설검정에 대한 절차가 그대로 적용된다.

제 13주에는 12주에 배운 카이 분석을 계속해서 다룬다.
(이는 적합도분석의 일종으로 지금까지 배운 분석법에서는 다룰 수 없는 몇 가지 범주의 데이타에 대한 분석이다. 즉 평균, 분산이 구해질 수 없으며 이것들이 큰 의미가 없는 경우, 범주형 변수가 중요한 역할을 하며, 이들 범주형 변수 사이에 어떠한 연관성이 있는지를 파악하는 기법이다. 이 때 주로 많이 사용되는 방법이 카이분석법으로 통계적 추론은 의미가 없으며, 가설검정을 실시한다. 이는 지금까지의 가설검정에 대한 절차가 그대로 적용된다.)

- 현재까지 배운 내용을 정리 및 리뷰하는 시간을 갖는다.

제 14주에는 회귀분석에 대한 내용을 배운다. 이는 인과관계를 파악하는 또 하나의 중요한 방법으로 경영에서 어떤 현상이 발생할 때 그 원인이 무엇이지를 파악한다. 강우량이 곡물의 수확량에 미치는 영향을 평가하거나 화학공정의 수율이 촉매의 사용량에 따라서 어떻게 변하는 지 등을 조사하고자 할 때 어떤 변수 x가 변수 y 에 영향을 준다는 것을 발견하게 된다. 이 때 영향을 미치는 변수 x를 독립변수라 하고, 관심의 대상이되는 (영향을 받는) 변수 y를 종속변수라 한다. 이러한 독립변수와 종속변수 간의 관계를 계량화하고 모형화하여 조사하는 방법을 회귀분석이라 한다.

제 15주에는 14주차에 배운 회귀분석에 대한 내용을 계속해서 배운다.
(이는 인과관계를 파악하는 또 하나의 중요한 방법으로 경영에서 어떤 현상이 발생할 때 그 원인이 무엇이지를 파악한다. 강우량이 곡물의 수확량에 미치는 영향을 평가하거나 화학공정의 수율이 촉매의 사용량에 따라서 어떻게 변하는 지 등을 조사하고자 할 때 어떤 변수 x가 변수 y 에 영향을 준다는 것을 발견하게 된다. 이 때 영향을 미치는 변수를 독립변수라 하고, 관심의 대상이되는 (영향을 받는) 변수를 종속변수라 한다. 이러한 독립변수와 종속변수 간의 관계를 계량화하고 모형화하여 조사하는 방법을 회귀분석이라 한다.)


- 이 번 주에는 총정리 시간을 갖는다.

기말시험 기간임

- 시험문제는 시험에 시험문제풀이는 강의자료에 있음