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장미순, 박희연, 남기호
2014 / Food Science and Biotechnology
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본 연구는 십분위분배율을 활용하여 검벨분포의 적합도 검정 통계량을 제안하고, 몬테카를로 모의실험을 통해 기존 검정 방법과 비교하여 우수한 검정력을 확인했습니다. 호주 시드니의 강수량 자료 분석 결과, 해당 자료는 검벨분포를 따르는 것으로 나타났습니다.
Chi-squared goodness of fit tests with applications
Statistics of extremes
59가지 통계학 궁금증 완전 정복 : 데이터 분석가가 궁금해 할 통계의 모든 것
Handbook of fitting statistical distributions with R
보건통계학 =
(재료공학도를 위한) 데이터 분석 =
수리통계학
수리통계학
Probability and statistical inference
Statistical models and methods for reliability and survival analysis
Mathematical statistics
The inverse Gaussian distribution : statistical theory and applications
Probability with R : an introduction with computer science applications
Quasi-least squares regression
An introduction to mathematical statistics and its applications
Evaluation of statistical matching and selected SAE methods : using micro census and EU-SILC data
행동과학을 위한 통계의 핵심
한국데이터정보과학회지
이경준한국데이터정보과학회지
박성희, 이경준Journal of The Korean Data Analysis Society
이경준, 박찬근한국데이터정보과학회지
이경준한국데이터정보과학회지
윤난희, 이경준한국데이터정보과학회지
이경준, 김영민, 이상준, 최지후Journal of Statistical Computation and Simulation
Safavinejad, M.; Jomhoori, S.; Alizadeh Noughabi, H.한국데이터정보과학회지
이경준Journal of Statistical Computation and Simulation
Batsidis, A.; Economou, P.; Tzavelas, G.Calcutta Statistical Association Bulletin
Noughabi, H.A.Statistics
B. Ebner; S. C. Liebenberg; I. J. H. VisagieJournal of The Korean Data Analysis Society
윤혜정, 이경준한국데이터정보과학회지
김남현Heliyon
Al-Essa L.A.,Saboor A.,Tahir M.H.,Khan S.,Jamal F.,Elhassanein A.Annals of Data Science
Pal S.,Yu H.,Loucks Z.D.,Harris I.M.Journal of Statistical Computation and Simulation
Hadi Alizadeh Noughabi; Mohammad Shafaei Noughabi한국데이터정보과학회지
Mezbahur RahmanEquilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Sulewski P.응용통계연구
최병진International Journal of Energy and Environmental Engineering
Dookie, Isa; Rocke, Sean; Singh, Arvind; Ramlal, Craig J.전필 / 대학원
이 과목에서는 측도론에 기반한 통계적 추론을 배운다. 충분성, 지수족, 분포수렴의 기본적 개념을 다룬 후에, 추정과 검정의 이론을 다룬다. 추정법으로는 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정, M-추정량, Z-추정량을 다룬다. 이들 추정량들의 점근적 분포를 유도하고, 최대가능도 추정량의 효율성 정리를 증명한다. 검정법으로는 최대가능도비 검정과 이의 점근적 근사, 라오 검정과 왈드 검정과 베이즈 검정을 다룬다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.전선 / 학사
식품성분표에서 활용되는 식품의 수분, 조지방, 조단백질, 조섬유, 회분, 가용성무질소물 등 개략 성분의 정량을 위한 기초적인 이론과 실험을 다룬다. 단백질의 정색반응실험을 하고 단백질의 가수분해물 중의 아미노산을 분별결정으로 분리하고 크로마토그래피에 의하여 분리 동정 실험을 한다. 당류의 정색 반응 시험과 Bertrand법에 의한 화학적 정량 시험을 한다. 전분의 산가수분해물중의 D-glucose, maltose 및 그 밖에 oligosaccharide의 크로마토그래피 분리시험을 한다. 당류의 편광 회전측정에 의한 정량 시험을 한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전필 / 학사
이 과목에서는 두 가지 통계적 추론 방법들, 즉 추정과 검정의 기본 이론을 다룬다. 추정법으로 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정법, 최소분산불편추정 등을, 검정법으로는 최대가능도 검정, 라오 검정, 왈드 검정, 베이즈 검정, 전역최강력 검정 등을 다룬다. 통계적 추론의 이론적 배경으로 충분통계량, 라오-블랙웰 정리, 크래머-라오 부등식 등을 다루고, 추정량들의 점근적 성질의 유도, 검정의 점근적 근사 등을 다룬다.전선 / 대학원
경제를 계량적으로 파악하는 것은 현대 경제학에 있어서 아주 중요한 의미를 갖는다. 이 과목은 대학원에서 계량경제학을 전공하는 학생들이 계량경제학의 중요한 토픽들을 심화하여 이해할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.전선 / 학사
이 과목에서는 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 특히 이러한 목적을 위한 기계 학습의 실용적인 기초와 새로운 패러다임을 소개하여 여러 실제 세계 도메인 응용에 어떻게 적용하는지 학습한다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 대학원
강우와 증발, 그리고 유출로 대표되는 물의 순환은 불확실성한 자연의 전형적인 사례이며, 이 때문에 수백년전부터 다양한 통계와 확률이론이 수문학에 사용되어왔다. 본 강좌에서는 통계학과 확률론의 기초와 응용을 수문자료를 가지고 소개한다. 특히 수문학에서 널리 사용되고 있는 L-모멘트, 극치분포, 지역홍수빈도해석, 시계열 예측 및 모의 등을 심도있게 다룬다.전선 / 학사
비모수통계의 이론과 응용을 다룬다. 위치모수 및 척도모수를 추론하기 위한 순서통계량 및 순위통계량의 분포, 순열검정 방법과 비모수적 신뢰구간 및 점추정 방법을 모수적 방법과 비교하며, 붓스트랩 절차에 대해 학습한다. 또한, 다중선형회귀, 밀도함수추정 및 비모수회귀 등에서의 비모수 방법론을 다룬다. 선수과목으로서는 <통계학>, <통계학실험>, <회귀분석 및 실습>이 요구된다.전선 / 대학원
멘델 무작위배정분석 (MR)은 유전체 변이를 도구변수로 활용하여 해당 유전변이가 작용하는 위험요인과 건강-질병현상과의 관련성의 인과성을 평가하고자 하는 분석방법이다. 멘델 무작위배정분석은 유전자의 생물학적 선행성과 자연법칙에 의한 무작위배정의 장점을 활용하여, 무작위배정 임상효과와 같은 인과적 추론이 가능한 장점을 가지고 있다. 최근 멘델무작위 배정분석은 다중오믹스를 활용하여 보다 풍부한 기능적 도구변수를 활용한 분석으로 발전하고 있으며 (다중오믹스 MR), 약물표적의 기능 확인 연구 (약물표적 MR), 등으로 확장되고 있다. 본 과목은 MR 분석에 필요한 다양한 역학적 가정과 해석에서 문제가 될 수 있는 유전적다면발현의 평가방안과 분석에서의 실제 방안등을 포괄한다. - MR의 기본 원리와 주의점: 도구변수의 자격; DAG 상의 분석원리 이해; MR의 기본가정 - MR의 기본분석: 1 sample MR; 2-sample MR; 자료원과 도구변수 확보 및 개발 - MR 결과의 평가와 민감도 분석 방법 - MR의 응용: 다중오믹스 MR 및 약물 표적 MR 역학원론, 유전체역학 1&2, 생물정보학 1-3, 고급통계학 등 과목 선수강 필수전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전선 / 학사
정규곡선, 관리도, 샘플링 검사(sampling inspection), 확률이론, 속성에 따른 표본 채택여부, 측정단위 표본추출(single sampling of measurement)작업에 응용되는 통계적 방법 등 품질관리 이론과 이에 필요한 통계이론을 다룬다. 선수과목으로는 <통계학 및 실습>, <수리통계1·2>, <표본설계 및 조사실습> 등이 요구된다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 학사
통계학의 모든 분야를 기초적인 수준에서 소개하고 연습을 통하여 의학연구와 관련된 통계적 문제의 해결능력을 배양하게 한다. 기본적인 확률분포, 추정과 검정의 원리를 소개하고 이를 적용한다. 의학자료분석과 관련성이 많은 회귀분석, 분류된 자료의 분석, 분산분석 등을 중심으로 통계의 전반적인 분야를 다룬다.전선 / 학사
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전필 / 학사
이 과목에서는 통계학의 기본이 되는 확률의 정의 및 분포 함수, 확률밀도 함수에 대한 개념을 공부한다. 다양한 종류의 분포함수들에 대한 소개와 여러가지 성질에 대하여 공부를 한다. 또한 통계량의 분포인 표본분포에 대한 개념과 여러 가지 표본분포의 정의와 다양한 성질 그리고 표본본포의 근사에 관하여 공부한다.전필 / 학사
통계학의 모든 분야를 기초적인 수준에서 소개하고 연습을 통하여 의학연구와 관련된 통계적 문제의 해결능력을 배양하게 한다. 기본적인 확률분포, 추정과 검정의 원리를 소개하고 이를 적용한다. 의학자료 분석과 관련성이 많은 회귀분석, 분류된 자료의 분석, 분산분석 등을 중심으로 통계의 전반적인 분야를 다룬다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.