문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 통계학과 (문단 편집) === 학부 === 메인이 되는 공통과목은 [[미적분학]], [[선형대수학]], 통계학입문, 통계패키지, 확률론, 수리통계학, 회귀분석 정도를 들 수 있다. 종종 수학이 어렵다고 설렁설렁 공부하는 학생들이 있는데, '''선수 과목으로 요구되는 수학은 무조건 마스터할 것. 통계는 응용수학이다.''' 대충 회귀분석 기법, 엑셀 다루는 법, 그래프 그리는 법만 알면 된다는 안이한 태도는 절대 가져선 안된다. * 통계학개론(입문): 처음에는 고등학교 [[확률과 통계]] 일부를 복습하고 후반부에는 여러 분포를 통해 가설검정 하는 방법을 배운다. * 통계방법론/통계패키지/기초전산통계: [[SAS(통계)|SAS]], SPSS, MINITAB, R 등의 통계패키지를 사용하여 실제 데이터를 분석하는 방법을 배운다. 선수과목은 통계학개론으로 통계학개론보다는 더 발전한 방법론을 배운다. 대개 카이제곱검정, [[분산분석]], 단순[[회귀분석]], 다중회귀분석, 모형설계를 배운다.[* 교수님이 가르침에 열성적이라면 비모수통계학의 기본까지 배울 수도 있다.] * [[확률론]](입문): 선수과목은 통계학입문, 통계수학(미적분학 및 선형대수학 등에서 학부 통계에 나오는 내용) * 수리통계학: 확률의 개념과 확률적 사고, 확률모형을 소개한다. 그리고 기대값, 적률생성함수, 조건부분포이론을 포함한 확률분포이론과 표본분포 등을 다룬다. 중심극한정리를 포함한 극한분포, 추정, 통계적 가설, 가설검정, 비모수적인 방법을 이용한 검정과 이에 필요한 통계량, 충분통계량, 통계적 추론에 필요한 이론 등을 다룬다. 선수과목은 확률론(입문)과 통계 패키지이다. 참고로 이 과목은 일부 대학교 [[경제학과]]의 석사 입학 시험에도 출제된다. * 회귀분석: 단순선형회귀모형, 다중선형회귀모형, 회귀진단, 설명변수 선택 등에 대한 기초이론에 대해 배우고, 통계패키지를 사용해서 실제 데이터를 분석한다. 선수과목은 통계 패키지와 선형대수학이다. 대학원에 진학한다면 대개 수리통계학(대학원)과 선형 모형을 필수과목으로 놓는다. 따라서 대학원 진학을 원할 시 위에 언급한 과목들과 해석학개론은 졸업필수가 아니라도 모두 들어놓는 게 좋다. 그 이외에는 각자의 선택에 따라 듣게 된다. * 사회과학 [[통계적 방법]]: 문서 참조. 선수과목은 통계패키지. * 다변량 통계분석: 선수과목 선형대수학, 수리통계학, 회귀분석 * [[데이터 마이닝]]: 문서 참조. 선수과목은 다변량 통계분석. * 표본론 * [[시계열분석]]: 선수과목 회귀분석 * [[비모수적 방법|비모수적 통계]]이론 * 베이지언 통계이론: 유명한 통계학자 [[토머스 베이스]]의 이름을 땀. * 통계 프로그래밍: 현대에 이르러서는 사람의 머리론 계산하기 어려운 통계 분석 방법들이 많아 [[프로그래밍]]에 익숙해져야 한다. 일반적으로 많이 쓰는 프로그램으로는 [[SAS(통계)|SAS]], [[R(프로그래밍 언어)|R]], SPSS, STATA, Eviews, [[MATLAB]] 등이 있으며, 사용자의 목적에 따라 주로 사용되는 프로그램이 달라지게 된다. 예를 들어 공대는 MATLAB 계열을 많이 사용하고, [[사회과학]] 계열에서는 SAS, R, SPSS를 사용한다. 그리고 [[Microsoft Excel]]과 [[SQL]]은[* 특히 2020년대 이후 빅데이터와 인공지능으로 통계학의 패러다임이 변화하며 데이터베이스와 관련 강의를 강화하거나 필수로 두는 학과가 늘어나는 중이다.] 그냥 필수.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기