교육과정 - 응용통계학과 - 한양대학교

2024-2025 교육과정

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과목명	내용
추론통계학	확률과 확률분포 이론, 확률변수와 표본분포의 성질, 추정량의 종류와 성질, 충분통계량 개념, 최대 우도 추정법, 신뢰구간, 가설 검정 이론과 다양한 검정 방법론 등을 학습한다.
회귀분석론	선형 및 다중회귀분석의 기본 이론을 배운다. 특이점검출, 영향력분석, 다중공선성문제 등을 다룬다.
범주형자료분석	분할표 분석, 로짓모형과 로그선형모형을 포함하는 일반화선형모형을 이용한 범주형 자료 분석, GEE와 랜덤효과를 이용한 반복 범주형 자료 분석의 이론과 응용 등을 배운다.
전산통계학	통계적 추정을 위한 계산 알고리즘의 원리와 개념을 기초로 하는 수치해석적 방법과 프로그래밍 언어 및 기술에 대하여 배운다. 특히 실제 자료들을 이용하여 통계적 소프트웨어의 응용과 더불어 새로운 통계 등을 학습한다.
통계상담및실습	학생들이 독립적으로 다양한 형태의 자료 수집, 통계방법론 조사, 자료 분석, 분석 결과를 발표하고 보고서 작성을 진행하여 통계분석가가 되기 위한 다양한 기술을 배운다.
비모수통계학	비모수적 통계적 검정절차를 주로 다룬다. 부호검정, 멕네마 검정, 맨-휘트니 검정, 크루스칼-윌리스 검정, 코크란의 Q검정, 퀴에드 검정, 프리드만 검정, KM 검정 등을 다룬다.
베이지안통계	베이지안 통계학의 기본 개념의 이해 및 적용. 사전분포 및 사후분포, 베이지안 추정 및 검정, 선형모형에의 적용 등을 학습한다.
시계열분석론	시간 및 주파수영역의 단일변량 및 다변량 시계열자료분석의 이론과 벡터 ARIMA모형을 포함한 ARIMAX, 다변량 GARCH 모형, 단위근 검정, 공적분 검정 등을 공부하며 실습한다.
선형모형론	선형모형의 수리통계적 기초이론과 최소제곱법의 계산, 일반화선형모형의 이론과 응용 등을 다룬다.
공간통계학	공간자료에서의 공간 상관관계를 고려한 다양한 통계방법론을 학습한다. Point-referenced data와 areal data에 대한 통계방법론과 시공간 자료에 대한 방법론 등을 학습한다.
통계적데이터과학	통계학에 필요한 계산 알고리즘인 선형시스템 해석, 반복 가중 최소제곱법, 최적화기법, 경사하강법 등을 학습한다.
응용통계세미나Ⅰ	최신 통계이론과 응용기법 등에 관하여 다룬다.
응용통계세미나Ⅱ	최신 통계이론과 응용기법 등에 관하여 다룬다.
논문연구	석사논문지도/박사논문지도 관련 연구주제, 연구방법론 등을 다룬다.