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인문사회계



응용통계학과

응용통계학과에서는 기초통계지식을 바탕으로 심도있는 이론통계의 원리를 연구하고, 이를 응용한 응용통계분야로서 사회 및 자연과학 자료분석 방법의 발전을 도모하고자 한다. 또한 학생들에게 통계학의 연구와 응용을 위하여 이론 통계뿐만 아니라 경제자료의 분석을 위한 경제통계와 전산 지식을 습득하기 위한 컴퓨터 사용을 많이 함으로써 응용통계학분야에서의 견고한 배경지식을 제공하는데 그 목적이 있다.

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교수소개

성 명 직 위 학 위 전 공 연구분야
김태규 교수 경제학박사(중앙대) 통계적품질관리,Six Sigma .
정규진 교수 이학박사(서울대) 수리통계학,자료분석 .
권세혁 교수 통계학박사(North Carolina State Univ) 자료분석,통계정보시스템 .
이계오 교수 이학박사(서울대학교) 표본조사론, 자료분석 표본조사론, 자료분석

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교과목소개

응용통계학 전공

ST601 수리통계Ⅰ (Mathematical StatisticsⅠ) 3학점
확률변수의 분포, 조건부 확률과 독립성, 몇 가지의 특수한 분포(정규분포, 이항분포, 다항분 포, 감마분포, 카이제곱분포, Poisson분포, 다변량 정규분포), 확률변수의 함수 분포 등을 다룬다.
ST602 수리통계Ⅱ (Mathematical StatisticsⅡ) 3학점
중심극한정리를 포함한 극한분포, 추정, 통계적 가설, 가설검정, 비모수적인 방법을 이용한 검정과 이에 필요한 통계량, 충분통계량, 통계적 추론에 필요한 이론, 정규분포에 대한 보다 자세한 이론 등을 다룬다.
ST603 확률론 (Probability Theory) 3학점
측도론(measure theory)과 적분이론의 기본, 확률공간 및 확률변수, 독립성, 확률변수의 여러 가지 수렴성, 확률급수의 수렴, 대수의 측도(law of large numbers), 조건부 확률과 기대치, 마팅게일(martingale)의 기본 개념, 마팅게일 수렴정리, 정지시각과 분포의 수렴성, 헬리의 정리(Helly's theorem), 특성함수, 중심극한정리, 반복대수의 법칙(Law of the iterated logarithm), 대편차이론(Theory of large deviation), 국부적 극한정리(Local limit theorem) 등의 이론을 다룬다.
ST604 통계적추론 (Statistical Inference) 3학점
점추정, 구간추정, 가설검정, 근사이론 등의 통계적 추론에 대한 이론적 근간을 다룬다. 충분성, 완비성, 불편추정, 결정이론, 베이지안 분석, 다중모수 추정, equivalent 추정, 추정의 근사이론, 가설검정과 신뢰영역 등을 다룬다.
ST605 선형모형 (Linear Models) 3학점
선형모형의 기본적인 개념과 이론을 다룬다. 주요 내용은 일반화 역행렬, 고유치, 투영, 스펙트럴분해 등의 선형대수 기본개념과 자유도, 모수화, 추정가능함수, 식별성, 가우스-마코프 정리, 평균추정, 분산성분 추정, 제한 우도 추정 등의 이론을 다룬다.
ST606 통계계산 (Statistical Computing) 3학점
이 과목은 석사과정의 공통 기초과목으로서 적당한 컴퓨터언어(XLISP, C++, FORTRAN 등)를 선택하여 UNIX, Window 등의 환경 하에서 통계학에서 필요한 계산기법들을 배우게 된다. 여기에는 무작위수 추출법, 기본적인 몬테칼로 기법, 분산축소기법, 최적화 방법, 수치적분 등을 다루게 된다.
ST607 실험계획법 (Experimental Design) 3학점
실험계획법의 최근 이론 등을 논문 중심으로 다루며, 특히 반응표면, 실험통계법, 혼합물(mixture)에 관한 실험통계법, EVOP법 (evalutionary operation), 불완비 블록계획법등을 집중적으로 다룬다.
ST608 비모수통계 (Nonparametric Statistics) 3학점
일원배치법에서 크루스칼-왈리스 검정, 죤키어 검정, 이원배치법에서 프리드만 검점, 페이지 검정 등을 다루고 독립성의 비모수적 검정방법, 회귀분석에서 회귀모수에 대한 비모수적 검추정법을 다룬다. U-통계량의 이론을 이용하여 부호검정통계량, Wilcoxon 검정통계량 등의 극한분포를 연구하고, 소표본 이론과 대표본 이론의 차이점에 대하여 고찰한다.
ST609 표본조사론 (Sampling Survey) 3학점
표본조사의 기본원리와 설계절차에 의해 표집오차를 감소시키는 최적표본추출법과 그에 따른 추론을 다루고 비표본오차의 발생원인과 통제방법을 규명한다.
ST610 통계적결정이론 (Statistical Decision Theory) 3학점
통계적 결정론은 가설검정과 추정의 고전적 통계이론의 일반화로서 1939년 A. Wald에 의하여 소개되었다. 결정문제에 접한 통계학자는 여러개의 선택의 집합중에서 하나의 선택을 하게 된다. 본 과목의 주요 내용은 공약 사정분포, 극한 사후 분포, 최적중지규칙, Bayes 결정방법, 축차결정 방법 등이다.
ST611 정보통계사례연구 (Case Study on Statistics) 3학점
정보통계는 여러 학문분야에 적용될 뿐 아니라 사회현상을 파악하는데 필수적인 학문이므로 통계전공자는 통계이론과 기법이 적용되는 분야에 따라 활용방법에 대한 지식이 필요하다. 본 교과에서는 사례연구를 통하여 자료분석응용분야, 올바른 자료분석기법 적용능력을 익히도록 한다.
ST612 시계열분석 (Time Series Analysis) 3학점
시간의 흐름에 따라 서로 상관관계가 존재하는 시계열 자료에 대하여 Box-Jenkins의 ARIMA모형에 의한 분석 및 예측방법을 학습하여 미래를 정확하게 예측하는 데 학습목적이 있다. ARIMA 모형, Fourier analysis, Spectral theory를 습득케한 후 예측, 모형의 설정, 모형추정에 관하여 연구한다.
ST613 신뢰성이론 (Reliability Theory) 3학점
제품 혹은 시스템의 안전성, 내구성 그리고 보전성에 대한 정량적인 통계적 분석기법을 다루는 과목으로 신뢰성 통계이론, 고장율 분석, 신뢰성 시험 그리고 품질보증체계 등을 강의한다.
ST614 다변량분석 (Multivariate Data Analysis) 3학점
다변량의 평균에 관한 추정과 검정, 주성분 분석, 요인분석, 판별분석, 집락분석 등을 다룬다.
ST615 범주형자료분석 (Categorical Data Analysis) 3학점
범주형 자료를 분석하기 위한 통계기법들을 소개한다. 범주형 자료들은 대개 분할표를 이용해 정리할 수 있기 때문에 분할표를 분석할 수 있는 통계방법을 중점적으로 다룬다. 주된 주제들은 (1)분할표분석 (2)로그 선형모형 (3)로지스틱모형이다.
ST616 생존분석 (Survival Analysis) 3학점
생존자료의 분석기법을 다루는 과목으로 중도 절단 표본, 생존 및 위험함수, 생명표, 카프란-마이어 통계량 그리고 생존자료의 비모수적 분석 기법 등을 강의한다.
ST617 일반화선형모형 (Generalized Linear Models) 3학점
고전적인 선형모형의 일반화된 통계적 모형에 대해 소개한다. 일반화 선형모형은 통계적 사례에서 적용되는 모형, 즉 회귀모형, 분산분석모형, 대수선형모형, 로짓모형, probit모형, 생존자료 모형 등을 포함한 모형들에 대한 통일된 이론을 소개한다. 또한 지수족과 산포모형, 편차 추정과 분석, 근사이론과 적용, 준우도방정식과 최적추정방정식, profile과 조건부 우도, 변곡점 근사(saddle-point approximation)등에 관해 다룬다.
ST618 통계상담실습 (Statistical Consulting Practice) 3학점
통계상담의 목적, 필요성, 범위 그리고 상담방법에 대하여 강의하고 실제 상담을 통하여 자연과학 및 사회과학의 여러 분야에서 나타나는 통계적 문제의 해결방안을 배운다. 통계학 정규교과과정에서 배우기 힘든, 그러나 통계학자가 항상 접하게 되는 통계상담의 제반 기술을 학습한다. 통계상담의 절차 및 인간적인 측면, 과학적 연구에서의 통계적 사고의 철학적인 면, 통계상담 보고서의 작성, 통계상담 사례발표, 표본 조사의 실제적 측면, 비전공자를 위한 통계학 교육방법 등을 주요 내용으로 한다.
ST619 통계세미나 I (Statistical SeminarⅠ) 3학점
통계 적용 분야에 대한 연구와 연구 결과를 세미나를 통하여 발표함으로써 통계적 안목을 넓히고 발표 능력을 향상시키는데 있다.
ST620 통계세미나Ⅱ (Statistical SeminarⅡ) 3학점
최근 학술지에 발표된 논문의 조사 연구발표 및 토론
석사논문연구Ⅰ (Research for the Master’s DegreeⅠ) 0학점
석사논문연구Ⅱ (Research for the Master’s DegreeⅡ) 0학점

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교육과정

1) 석사 과정

  • ① 응용통계학과는 사회 각 분야에서 조성되는 정보화 환경에 적응하는 능력을 배양함과 아울러 상경분야에서 요구되는 유능한 통계전문가를 양성한다.
  • ② Data 분석을 위한 기본적인 원리 및 방법을 교육하여 국내통계학의 응용분야에 있어 선도적인 역할을 할 전문인력을 배양한다.

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