최근 업데이트 날짜 : 2018-01-26
基礎共通科目
STA 504 선형모형방법론 (Statistical Methods for Linear Models) [3]
선형모형의 수리통계적 기초이론과 기하적 해석, 최소제곱적합의 계산, 분산분석모형과 회귀분석모형을 포함하는 일반선형모형의 이론과 응용 등을 다룬다.
STA 505 다변량통계방법론 (Multivariate Statistical Methods) [3]
자료분석의 관점에서 본 다변량선형모형, 상관구조분석, 판별 및 분류분석, 다차원척도, 그래프기법 등을 다룬다.
STA 508 비모수통계방법론 (Nonparametric Statistical Methods) [3]
전통적 비모수통계 검정방법들의 응용, 이들과 관계된 추정의 문제, 모수적 방법과의 효율의 비교, 순위 통계량에 의한 일원, 이원분류 및 분포무관 회귀모형 등을 응용적 차원에서 검토한다.
STA 509 통계계산방법론 (Statistical Computing Methods) [3]
부동 소수점의 계산에서의 오차, 수치해석 기법, 확률분포의 백분위수 계산법, 통계 소프트웨어의 이용과 개발, 난수의 생성, 검정과 응용, 모의실험, 행렬연산, 최적화 문제, 통계 그래프 등을 강의한다.
STA 510 베이즈통계학 (Bayesian Statistics) [3]
베이지안 통계학의 기본 개념의 이해 및 적용. 사전분포 및 사후분포, 베이지안 추정 및 검정, 선형 모형에의 적용 등을 학습한다.
STA 511 금융시계열분석 (Financial Time Series Analysis) [3]
금융자산의 시계열분석으로 투자자산의 미래값의 예측과 미래의 위험을 측정하는 통계학적, 계량경제학적 모형을 공부하고 적용방법을 실습한다. 미래값의 예측기법으로는 ARIMA, 전이함수-잡음모형 분석, 개입분석, 칼만 필터 등을 공부하고 미래의 위험을 측정기법으로는 GARCH, IGARCH, EGARCH, GARCH-M 모형 등을 공부한다. 그 밖에 포트폴리오 이론, 자본자산 가격결정모형, 옵션 가격결정, VaR 등을 다룬다.
STA 512 확률및확률과정론 (Probability and Random Process) [3]
추상 확률 공간, 확률 분포, 확률적 수렴 형태의 분류와 관계, 제 극한정리, 마코프 과정, 브라운 운동, 마팅게일 이론을 다룬다.
STA 513 추론통계학 (Inferential Statistics) [3] (2016-1학기까지는 수리통계학(STA515))
* 기존 수리통계학 수강자는 수강 불가. 전공학점으로 인정하지 않음.
이 과목에서는 통계적 추론의 이론을 다룬다. 표본 분포 및 추정과 검정의 개념과 이론적 배경을 공부하며, 분산/회귀 분석, 비모수적 추론, 베이즈 추론을 소개한다.
STA 514 범주형자료분석방법론 (Statistical Methods for Categorical Data Analysis) [3]
분할표 분석, 로짓 모형과 로그선형모형을 포함하는 일반화선형모형을 이용한 범주형 자료 분석, GEE와 랜덤효과를 이용한 반복 범주형 자료 분석의 이론과 응용 등을 배운다.
STA 516 통계논문세미나 (Statistics Seminar) [3]
논문 작성을 위한 기본적인 원칙을 강의하고 실제 소논문을 작성해 본다.
STA 518 통계분석방법론 (Statistical Methodology for Data Analysis) [3]
의약학, 생명과학, 사회과학 및 경영학 분야등 다방면의 분야에서 널리 사용되고 있는 고급 통계분석방법들의 개념과 이론적 배경에 관해 배우고 이 방법들을 R, SAS, SPSS등을 사용하여 구현하도록 한다.
專攻科目
STA 603 실험계획법 (Experimental Design) [3]
실험구배치의 기본형, 요인실험, 부분실시법, 반응표면계획, 불완전블럭 실험계획 등을 다룬다.
STA 605 통계조사방법론 (Statistical Survey Methodology) [3]
조사설계, 조사기법(전화조사, 우편조사, 면접조사, 인터넷 조사), 조사 질의 평가, 조사연구 사례를 강의한다.
STA 607 탐색적자료분석방법론 (Statistical Methods for Exploratory Data Analysis) [3]
이 교과는 다변량 자료의 수량화 및 시각화 방법을 다룬다. 여기에는 주성분분석과 대응분석과 같은 선형적 차원축소 기법과 k-평균 군집화와 자기조직화지도와 같은 개체 그룹화 방법, 그리고 PLS 방법과 다변수 함수시각화 등이 포함된다.
STA 609 시계열분석 (Time Series Analysis) [3]
벡터 ARIMA모형을 포함한 ARIMAX, 다변량 GARCH 모형, 단위근 검정, 공적분 검정 등을 공부하며 실습한다.
STA 610 통계상담 I (Statistical Consulting I) [3]
자료 분석, 문제 해결, 보고서 작성, 구술 대화 등 통계 상담에 필요한 기술을 의뢰인과의 직접 상담을 통해 익힌다.
STA 611 통계상담 Ⅱ (Statistical Consulting Ⅱ) [3]
자료 분석, 문제 해결, 보고서 작성, 구술 대화 등 통계 상담에 필요한 기술을 의뢰인과의 직접 상담을 통해 익힌다.
STA 614 표본추출론 (Sampling Theory) [3]
표본추출방법, 표본크기의 결정문제, 표본조사에 있어서 일어나는 오차의 문제, 주어진 여건 하에서 목적달성을 위한 이론의 구성과 실제에의 응용문제들을 소개한다.
STA 615 계량금융 (Quantitative Finance) [3]
파생상품의 가격결정을 위해 확률론, 확률미적분, Ito 적분, 동치 확률 측도 등을 공부하고 옵션, 선도거래, 선물 등에 대한 가격결정이론의 기초를 공부한다.
STA 616 손실모형 (Loss Models) [3]
이 과목에서는 보험데이터를 위한 survival, frequency, severity와 aggregate 모형을 소개한다. 보험분야에서 사용되는 모형들과 그 모형들을 실제 문제에서 어떻게 사용할 것인지를 다루게 되며, 이 과목의 내용은 미국 SOA에서 시행하는 C 시험을 준비하는 데에 도움이 될 수 있다.
STA 703 생존분석 (Survival Analysis) [3]
생존시간을 다루는 데이터를 분석하기 위한 모수적방법, 비모수적방법, Cox비례위험모형 등에 관한 통계적 기법을 다룬다.
STA 712 경시적 자료분석(Longitudinal Data Analysis) [3]
그래프를 이용한 데이터 탐색, 선형 혼합효과 모형, 일반화선형 혼합효과 모형 등을 포함한 주제를 다루며 경시적 자료 분석의 이론과 방법을 학습한다.
STA 713 함수추정방법(Statistical Methods in Function Estimation) [3]
함수에 의해 정의되는 통계 모형들에 대한 추정 방법을 소개한다. 강의 주안점은 컴퓨터 집약적통계방법들 중 최근 들어 관심이 급증하고 있는 통계적 학습이론에 두며, 스플라인 방법론을 포함한 회귀 및 판별 함수 추정 방법론을 소개한다.
STA 714 결측자료분석 (Missing Data Analysis) [3]
결측자료 메카니즘의 이해, 결측자료의 분석을 위한 여러 가지 방법, 다중 대체 기법 등을 강의한다.
STA 715 생물통계방법론 (Biostatistics Methodology) [3]
임상시험을 비롯한 의약학연구, 보험 및 생물정보학등 생명과학분야의 연구에서 많이 적용되는 통계적 개념 및 기법을 다룬다.
STA 717 잠재변수모형 (Latent Varialble Models) [3]
본 교과에서는 잠재변수를 이용한 통계 모형과 그것을 이용한 실제 자료처리 과정을 익힌다. 수업내용으로는 요인분석(factor analysis), 구조방정식 모형(structural equation model), 잠재범주분석(latent class analysis), 잠재추이분석(latent trasition analysis) 등이 포함된다.
STA 719 모의실험방법론 (Simulation Methods) [3]
본 교과에서는 다양한 모의실험 방법론에 대해서 공부하고 통계계산용 패키지 R을 통한 실제 계산 과정을 익힌다. 수업내용으로는 확률변수 생성법(random number generation), 붓스트랩(bootstrap), EM 알고리즘(EM algorithm), 몬테카를로 방법론(Monte Carlo methods) 등이 포함된다.
STA 791 선형구조방정식모형 (Linear Structural Equation Models) [3]
인과변수들 간의 선형적 구조관계를 통계적으로 분석하기 위해 사용될 수 있는 선형구조방정식모형의 기본개념을 소개하며 방법론적인 측면과 분석결과의 해석에 중점을 둔다. 실제 자료분석에 LISREL 프로그램을 사용한다.
STA 801 이론통계학 (Theoretical Statistics) [3]
크래머-라오부등식, 네이만 축약정리, 라오-블랙웰, 레만-쉐페정리, MRE추정, 미니맥스추정, 네이만-피어슨정리, 균일 최강 검정, 선형모형에서 가설검정, 불변성원리, 미니맥스원리 등을 강의한다.
STA 803 다변량통계이론 (Multivariate Statistical Theory) [3]
전통적 다변량 정규분포 이론, 합교 원리, 다변량 선형모형 이론, 판별 및 분류 분석론, 상관구조에 관한 모형 및 추론 등을 다룬다.
STA 805 베이즈추론 (Bayesian Inference) [3]
계량경제학에서의 베이지안 추론, 베이지안 분석의 원리, 회귀분석에서의 베이지안 접근 방법, 연립방정식모형에서의 분석방법 등을 강의한다.
STA 813 이론통계학특수연구 I(Topics in Theoretical Statistics I) [3]
STA 814 이론통계학특수연구 Ⅱ(Topics in Theoretical Statistics Ⅱ) [3]
STA 827 이론통계학특수연구 Ⅲ(Topics in Theoretical Statistics Ⅲ) [3]
이 과목은 통계학의 전반적인 분야에서 이론적인 바탕이 되는 수리적 이론을 중점적으로 다룬다.
(* 학기마다 담당교수에 따라 중점적으로 다루는 이론적 분야가 다르기 때문에 I, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ으로 구분되어 있다.)
STA 829 응용통계학특수연구 I(Topics in Applied Statistics I) [3]
STA 830 응용통계학특수연구 Ⅱ(Topics in Applied Statistics Ⅱ) [3]
STA 831 응용통계학특수연구 Ⅲ(Topics in Applied Statistics Ⅲ) [3]
STA 832 응용통계학특수연구 Ⅳ(Topics in Applied Statistics Ⅳ) [3]
각 응용 분야별 활용되는 각기 다른 통계적 방법론에 대한 심층적인 연구를 실제 자료 분석과 병행하여 교육한다.
(* 학기마다 담당교수에 따라 중점적으로 다루는 분야가 다르기 때문에 I, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ으로 구분되어 있다.)
STA 834 이론통계학특수연구 Ⅳ(Topics in Theoretical Statistics Ⅳ) [3]
이 과목은 통계학의 전반적인 분야에서 이론적인 바탕이 되는 수리적 이론을 중점적으로 다룬다.
(* 학기마다 담당교수에 따라 중점적으로 다루는 이론적 분야가 다르기 때문에 I, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ으로 구분되어 있다.)