정보통계학과

Department of Informational Statistics

학위과정 : 석사과정 박사과정

전 공 명 : 정보통계학 (Informational Statistics) 학 위 명 : 이학석사 (Master of Science)

이학박사 (Doctor of Science) 후드색상 : 석사과정 : 황금색 (Golden Yellow)

박사과정 : 황금색 (Golden Yellow)

학과 교육목표

1. 정보통계학의 이론과 응용에 뛰어난 지도적 인격을 지닌 연구원 및 지도자를 양성한다

2. 정보통계학의 발전과 교육에 기여할 통계학 교수의 육성과 창의적 연구능력을 갖춘정보통계 전문 연구원을 육성한      다

3. 정부 및 기업체에서 중추적 역할을 담당할 정보통계 행정관 및 전문가를 육성한다

학과대학원 위원회

성명 직위

편성교과목

교과목 해설

수리통계학 Mathematical Statistics 1

이 과목에서는 여러 가지 통계이론의 수학적 개념을 다룬다 주요논제는 확률이론 기본부등식 특성함수 다변량정규분포 지수족 극한 이론등이다

This subject deals with mathematical concepts of various statistical theories. The main topics are: concepts of probability theory, basic inequalities, characteristic function, multivariate normal distribution, exponential family, limit theory, etc.

수리통계학 Mathematical Statistics 2

이 과목은 수리통계학에 이어지는 과목으로서 통계적 추론 추정과 가설검정 수렴성과 수렴 형태들의 관계 최우추정량들의 점근 성 분포함수등을 다룬다

This subject succeeds to Mathematical Statistics 1. We deal with statistical inference, estimation and hypothesis testing, converge and relationship between convergence modes, asymptotics of maximum likelihood estimators, distribution functions, etc.

표본조사론 Sample Survey Methodology 1

단순임의표집층화표집계통표집집락표집 등 기본적인 표본추출 방법들을 다룬다 또한 비편향추정비추정 회귀추정차이추정 등 여러 가지의 추정 기법을 공부한다

We deal with basic sampling methods such as simple random sampling, stratified sampling, systematic sampling, and cluster sam- pling. We also study various techniques of estimation, such as unbiased estimation, ratio estimation, regression estimation, difference estimation, etc.

확률론

확률론의 기본 개념을 강의 하며 순열과 조합이론 조건부확률 독립성 이산확률분포 기댓값 마르코프 체인 등을 다룬다

We are teachWe are teaching the basic concepts. In addition, we are teaching the permutations and combinations, conditional probability, independence, discrete probability distribution, expectation, such as Markov chains.

회귀분석론

회귀분석은 변수들 사이의 함수관계를 통계적으로 연구하는 분야이다 이 과목에서는 단순선형회귀 중선형회귀 변수 선택 회귀진 단 등의 기본적 회귀분석 기법들을 다룬다

Regression analysis is a field in which we statistically study functional relationship between variables. In this subject, we deal with basic regression techniques such as simple linear regression, multiple linear regression, selection of variables, regression diagnostics, etc.

가설검정론 Theory of Statistical Hypothesis Testing

통계적 검정을 위하여 적절한 가설을 세우고 그 가설에 대한 검정하는 방법을 배운다

We study the methods of making appropriate hypotheses and testing the hypotheses

다변량통계학 Multivariate Statistical Analysis 1

행렬대수 통계적거리 다변량정규분포 평균벡터와 공분산 행렬의 추론 다변량 선형모형을 다룬다

I this subject, we deal with matrix algebra, statistical distance, multivariate normal distribution, inference for the mean vector and covariance matrix, multivariate linear model etc.

다변량통계학 Multivariate Statistical Analysis 2

이 과목은 다변량통계분석 1에이어지는 과목으로서 주성분분석 인자분석 정준상관분석 판별과 분류분석 군집분석 구조방정식 모형 등을 다룬다

This subject succeeds to Multivariate Statistical Analysis 1. We deal with principal component analysis, factor analysis, discriminant analysis, cluster analysis, linear structural relationships etc.

베이지안추론 Bayesian Inference 1

정규분포와 그 외의 여러 분포에서 베이지안 추정 및 가설검정 상관 및 회귀 분석 분산 분석 등을 다룬다

We deal with Bayesian estimation, Bayesian hypothesis testing, Bayesian corelation and regression analysis, Bayesian analysis of variance, etc. in normal distribution and various distribution.

베이지안추론

이 과목은 베이지안추론 1에 이어지는 과목으로서 비정보사전분포 최대 확률신뢰영역 깁스표집방법 몬테칼로방법 다변량 베이 지안추론등을 다룬다

This subject succeeds to Bayesian Inference 1. We deal with noninformative prior, HPD credible region, gibs sampling, Monte Carlo method, multivariate Bayesian inference etc.

분산분석론 Analysis of Variance

분산분석은 특성치의 산포를 요인별로 분해하여 어느 요인이 큰 산포를 주는가를 규명하기 위한 통계적 기법이다 이 과목에서는 일 원분류 이원분류 다원분류 반복측정 분산분석 공분산분석 등 다양한 분산분석 기법들을 다룬다

Analysis of variance (ANOVA) is a statistical technique for examining which sources give large variation to the characteristic values, by partitioning the variation by sources. In this subject, we deal with various ANOVA techniques such as one-way classification, two-way classification, multi-way classification, repeated measurement ANOVA, analysis of covariance, etc.

비모수통계학 Nonparametic Statistics

비모수 통계학의 중요한 개념과 이론을 가르치고 있다 또한 순서통계량 U-통계량 및 검정력 함수들의 개념을 가르치고 있다

We are teaching the important concepts and theories in non-parametric statistics. In addition, we are teaching concepts of the order statistic, U-statistic, Power function.

선형모형론

이 과목에서는 여러 가지 통계모형의 이론적 측면을 다룬다 주요 논제는 행렬대수 개론 2차형식과 그의 분포 완전계수모형에서의 추정과 가설검정 불완전계수모형에서의 추정과 가설검정 등이다

This subject deals with theoretical aspects of various statistical models. The main topics are: concepts of matrix algebra, quadratic forms and their distributions, estimation and hypothesis testing in the full rank model, estimation and hypothesis testing in the less than full rank model, etc.

시계열분석 Time Series Analysis 1

시계열 자료의 기초적 분석 방법론을 다룬다 시계열 자료의 회귀 분석 분해 기법 ARIMA 방법 등을 다룬다 또한 다양한 데이터 분석을 통해 실제 응용 기법을 익힌다

We are handling the basic analysis methods. Also, we are teaching a regression analysis, and technical analysis methods such that ARIMA. We are learning a variety of data analysis techniques through the practical application.

시계열분석 Time Series Analysis 2

시계열 자료의 고급 분석 기법을 다룬다 이중지수평활법 개입분석 스펙트럼분석 전이함수 모형 등을 공부한다

We are teaching an advanced level of time series data analysis techniques such as exponential smoothing, intervention analysis, and the transfer function noise model.

시뮬레이션

이 과목에서는 다양한 통계적 분포 및 기법과 관련하여 모의실험을 하는 내용을 다룬다 주요 논제는 난수 이산연속 확률변수의 생 성 이산 사건의 모의실험 모의실험 데이터의 통계적 분석 분산감소 기법 등이다

This subject pertain to both aspects of experiment: design and analysis. We deal with topics in factorial design, tables of orthogonal arrays, incomplete block design, response surface methodology, mixture design, Taguchi design, etc.

실험계획론 Experimental Design 1

이 과목은 실험의 양 측면인 설계와 분석에 모두 관련된다 요인배치법에 관한 주제들 직교배열표 불완비블록계획 반응표면방법론 혼합물실험계획 다구찌 실험계획 등을 다룬다

This subject pertain to both aspects of experiment: design and analysis. We deal with topics in factorial design, tables of orthogonal arrays, incomplete block design, response surface methodology, mixture design, Taguchi design, etc.

실험계획론Experimental Design 2

이 과목은 실험계획론 1에 이어지는 과목으로서 실험계획에 속하는 주제들을 학문적으로 깊이 연구하기 위한 과목이다 직교배열표 반응표면방법론 혼합물실험계획 다구찌 실험계획 등을 심층적으로 다루며 관련된 논문들을 읽고 연구한다

This subject succeeds to Experimental Design 1, and is for deeply studying topics in experimental design. We study deep into tables of orthogonal arrays, response surface methodology, mixture design, Taguchi design, etc. We also read and study related research papers.

응용통계학세미나 Seminar in Applied Statistics

응용통계에 관련된 주제인 통계계산 일반화선형모형 다변량분석 고등 회귀분석 등의 관련된 논문들을 연구한다

We study the papers concerned with applied statistics, computing and generalized linear models, multivariate analysis and advanced regression etc.

이론통계학세미나 Seminar in Theoretical Statistics

이론통계에 관련된 주제인 분포이론 확률 부등식 통계적 수렴의 개념 점추정과 구간추정 가설검정이론 등의 관련된 논문들을 연 구한다

We study the papers concerned with theoretical statistics, distribution theory, probability inequality, statistical convergence con- cepts, point and interval estimation, hypothesis testing theory etc.

전산통계학

이 과목에서는 통계패키지인 미니탭 SAS, SPSS, 메스메티카 매트랩 STATGRAPHIC, R등을 다룬다

In this subject, we deal with statistical packages, Minitab, SAS, SPSS, R-language, MATLAB, Mathematica, STATGRAPHIC, etc.

통계적품질관리 Statistical Quality Control

통계적 품질관리는 통계가 품질 및생산성 향상에 직접적으로 기여하는 분야이다 이과목에서는 샘플링검사 관리도법 공정관리 신뢰성 식스시그마 방법론 등을 다룬다

Statistical quality control is a field in which statistics directly contribute to the enhancement of quality and productivity. In this subject, we deal with sampling inspection, control charts method, process control, reliability, six sigma methodology, etc.

정보통계학특강 Topics in Statistics

통계모형의 생성 분석 방법 및 효율성에 대하여 공부 하고 다양한 자료 등에 응용 적용한다

We study the generation of statistical models, analysis methods and efficiency , and shall apply the application of various materials.

표본조사론 Sample Survey Methodology 2

이 과목에서는 이중표집 확률화응답 기법 무응답 처리 기법 비표본오차 등과 같은 표본조사방법론의 고급 논제들을 다룬다

In this subject, we deal with advanced topics of sample survey methodology, such as double sampling, randomized response tech- nique, techniques for nonresponse, nonsampling errors, etc.

확률과정론

기초적 확률모형들과 그 응용분야들을 소개한다 마르코프연쇄 포아송과정 연속형 마르코프 연쇄 재생과정 등을 다룬다

We introduce the basic probability and its applications of the stochastic model. In addition, we study the Markov, Poisson processes, Markov chain continuous regeneration process.

확률과정론 Stochastic Process 2

확률 모델에서의 고급수준의 확률 모델을 다룬다 더 나아가 브라운 운동 마팅게일 대기행렬 등을 다룬다

We study a stochastic model of high-level in a stochastic process. Also, we discuss a Brownian motion, high-level renewal process theory, martingale theory.

확률론 Probability Theory 2

분포의 수렴성 헬리의 정리 특성함수 반복대수의 법칙 대편차 이론 국부적 극한정리 등을 다룬다

We are teaching a convergence of the distribution, Halley’s theorem, characteristic functions, the iteration of algebraic laws, theory of large deviation, and local limit theorem, etc.

확률측도론

대수의 약 법칙 대수의 강법칙 확률 측도 가부번 확률 대수의 법칙 Bernstein’s 이론 외측도 측도함수 분포 함수 등을 다룬다 We study a weak law of large numbers, strong law of large numbers, probability measure, denumerable probability, the law of large numbers, Bernstein’s theory, Outer Measure, Measurable functions, Distribution functions, etc.

확률측도론 Stochastic Process 2

적분의 성질을 소개 하며 Fubini’s 의 이론 Hausdorff 측도 분포 수렴 극한이론 Radon-Nikodym 이론 조건부 확률 등을 다룬다 We study a properties of the integral, Fubini’s Theory, Hausdorff measure, Convergence of distributions, Limit theory, The Ra- don-Nikodym theory, Conditional Probability.

회귀분석론

이 과목에서는 일반화회귀분석 분산분석에의 응용 편의추정 비선형회귀 등과 같은 회귀분석의 고급 논제들을 다룬다

In this subject, we deal with advanced topics of regression analysis, such as generalized regression analysis, application to analysis of variance, biased estimation, nonlinear regression, etc.

통계자료분석론

분산분석 회귀분석 범주형자료분석 다변량분석 등의 통계기법을 사용하여 통계데이터를 분석하는 내용을 다룬다 이 과목에서 SAS, SPSS, 미니탭 R 등의 통계패키지가 매우 유용하다

We deal with analyzing statistical data using statistical techniques such as analysis of variance, regression analysis, categorical data analysis, multivariate analysis, etc. Statistical packages such as SAS, SPSS, Minitab, and R are very useful in this subject.

통계자료분석론 Measure and probability 2

이 과목은 통계자료분석론 1에 이어지는 과목으로서 통계자료의 분석에 관한 지식과 경험을 더욱 풍부하게 하기 위한 과목이다 SAS, SPSS, 미니탭 R 등의 통계패키지가 매우 유용한 도구가 된다

This subject succeeds to Statistical Data Analysis 1, and is for enriching knowledge and experience regarding statistical data analysis. Statistical packages such as SAS, SPSS, Minitab, and R are very useful tools in this subject.

통계적추정론 Theory of Statistical Estimation 1

이 과목에서는 기본적 추정이론인 표본분포 확률부등식 중심극한정리 유효성 통계적 수렴 등을 다룬다

In this subject, we deal with the basic estimation theory, sampling distribution, probability inequality, central limit theorem, effi- ciency statistical convergence, etc.

통계적추정론 Theory of Statistical Estimation 2

과목은 통계적추정론 1에 이어지는 과목으로서 불편추정량 충분성 우도에 의한 방법 손실함수 위험함수 다변량 추정 베이지안 추정 등을 다룬다

This subject succeeds to Theory of Statistical Estimation 1. We deal with unbiased estimators, sufficiency, likelihood-based method, loss and risk function, multivariate estimation, Bayesian estimation, etc.

신뢰성이론 Reliability Theory

신뢰도와 고장률 신뢰성 시험 체계신뢰도 예측 체계보전 체계안전 분석 등 신뢰성 이론을 다룬다

We deals with the reliability and failure rate, reliability testing, system reliability prediction, system maintenance, system safety analysis, reliability theory, etc.

통계수학특강Topics in Statistical Mathematics

기초통계에 관한 연습문제를 주로 다루면서 각 분포를 알고자 한다

We mainly deal exercises problem about basic statistics and should want to know each distribution.