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Course Outline
이변량 데이터 설명
- 이변량 데이터 소개
- 피어슨 상관관계의 값
- 추측 상관관계 시뮬레이션
- 피어슨의 r의 속성
- 피어슨의 r 계산하기
- 범위 제한 데모
- 분산합 법칙 II
- 수업 과정
개연성
- 소개
- 기본 개념
- 조건부 확률 데모
- 도박꾼의 오류 시뮬레이션
- 생일 시연
- 이항 분포
- 이항 증명
- 기본요금
- 베이즈 정리 시연
- 몬티 홀 문제 시연
- 수업 과정
정규분포
- 소개
- 역사
- 정규분포의 영역
- 다양한 정규분포 데모
- 표준 일반
- 이항식에 대한 정규 근사
- 정규 근사 데모
- 수업 과정
샘플링 분포
- 소개
- 기본 데모
- 샘플 크기 데모
- 중심 극한 정리 데모
- 평균의 표본분포
- 평균 간 차이의 표본 분포
- Pearson r의 샘플링 분포
- 비율의 샘플링 분포
- 수업 과정
견적
- 소개
- 자유도
- 추정기의 특성
- 편향 및 변동성 시뮬레이션
- 신뢰 구간
- 수업 과정
가설 테스트의 논리
- 소개
- 유의성 테스트
- 제1종 오류와 제2종 오류
- 단측 및 양측 테스트
- 중요한 결과 해석
- 중요하지 않은 결과 해석
- 가설 테스트의 단계
- 유의성 테스트 및 신뢰 구간
- 오해
- 수업 과정
테스트 수단
- 단일 평균
- t 배포 데모
- 두 평균의 차이(독립 그룹)
- 견고성 시뮬레이션
- 평균 간의 모든 쌍별 비교
- 특정 비교
- 두 평균의 차이(상관쌍)
- 상관 t 시뮬레이션
- 특정 비교(상관 관측)
- 쌍별 비교(상관 관측)
- 수업 과정
힘
- 소개
- 전력에 영향을 미치는 요인
- 권력이 중요한 이유
- 수업 과정
예측
- 단순 선형 회귀 소개
- 선형 맞춤 데모
- 제곱합 분할하기
- 추정의 표준오차
- 예측 라인 데모
- b와 r에 대한 추론 Statistics
- 수업 과정
분산 분석
- 소개
- 분산분석 설계
- 1요인 분산 분석(피험자 간)
- 단방향 데모
- 다중 요인 분산 분석(개체 간)
- 불평등한 표본 크기
- ANOVA를 보완하는 테스트
- 피험자 내 분산 분석
- 주제 내 설계의 힘 데모
- 수업 과정
치 스퀘어
- 카이제곱 분포
- 단방향 테이블
- 테스트 배포판 데모
- 비상표
- 2 x 2 테이블 시뮬레이션
- 수업 과정
Requirements
대표자는 Statistics 레벨 1 과정을 이수했거나 이에 상응하는 업무 경험이 있어야 합니다.
28 Hours
회원 평가 (1)
Flexibility of the trainer
