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* 응용통계학과 교과과정 설명
* 수리통계학(1), 표본론, 통계수학(1), 수리통계학(2), 응용확률론
* 회귀분석, 범주형자료분석, 다변량통계분석, 데이터마이닝, ~~시계열분석론(1) drop!~~
* 수리통계학(1), 표본론, 통계수학(1), 수리통계학(2), 응용확률론
* 회귀분석, 범주형자료분석, 다변량통계분석, 데이터마이닝, ~~시계열분석론(1) drop!~~
== 뭘 배우는가? ==
* 자료의 수집/요약/해석 - 먼가 사회과학을 할때 필요 -
* 자료를 활용한 ~~이런 필기를 놓쳤습니다~~
=== 통계수학/수리통계학 ===
*미적분, 증명, 선형대수, 증명, 확률 변수, 증명, 분포이론, 증명
'''...다 까먹었는데 먹고 사는데 지장은 없습니다.'''
=== 표본론 ===
'''듣지마세요''' ~~사회통계에 관심 있으면 들으세요~~
* 설문조사 설계, 표본 수집
''사회조사분석사 따는데 도움''
=== 응용확률론 ===
* Probability/Expectation
* Joint, Conditional, Joint Conditional, ...
* ...
* Markov Process
* ...
확률변수 연마(조금더 깊게 이해)
=== 회귀분석 ===
* 전공필수
* 널리 쓰이는 분석 방법
* 예측
* 구조 분석
slack diet 채널 기사 : 주말에 잠 몰아서 자면 날씬해진다.
'''추천합니다.'''
=== 범주형자료분석론 ===
* 분할표
* 로지스틱 회귀
=== 다변량통계분석 ===
* 전공 필수
* Feature Space, Covariance Matrix에 대한 이해
* 인공지능 관심 있으면 추천
* Matrix, Vector 연산
''와 재밌다''
==== Feature Space ====
* 선형대수학을 잘해야한다.
=== 데이터 마이닝 ===
* Unsupervised Learning
* Clustering
* Association Rule Mining (Recommender System?)
* Text Mining
* ...
* Supervised Learning
* Linear model
* Classification And Regression Tree
* ...
* Model Accuracy Methods
* Resampling Methods
== 부전공하면서 느낀점 ==
* 수강신청 힘들다. 그래도 못 듣는 경우는 잘 없었던 듯
* 수학 과목들은 팀 프로젝트가 없음
* 아는 사람 없으면 끝까지 혼자듣게 됨 ㅠㅠ
== 부전공을 하면서 포기하게 된 것 ==
* 성적장학금
* 수치해석, 컴통, 멀컴, 그래픽스 등등 전공 과목들 ....
컴퓨터공학/통계학 외 전공 혹은 교양 과목
다른 전공들도 들어보세요.
응용통계학과 부전공한 썰
4. 1학년 2학기 ¶
- 확률 및 통계를 수강하다.
- 확률 및 통계를 수강하면서 인상적이었던 두 가지?
- 선형 회귀
- 신뢰구간과 가설검정
- 가설검정 : 동전을 100번 던져서 앞면이 K번, 뒷면이 100-K번 나왔을 때, 이 동전은 앞면과 뒷면이 나올 확률이 똑같은가?
- 신뢰구간 : 동전을 100번 던져서 앞면이 나오는 횟수?
- 신뢰구간/예측구간
- 가설검정 : 동전을 100번 던져서 앞면이 K번, 뒷면이 100-K번 나왔을 때, 이 동전은 앞면과 뒷면이 나올 확률이 똑같은가?
- 선형 회귀
5. 깨달음 ¶
- 어짜피 완벽한 분류/예측을 할 수는 없군
- 통계를 사용하면 그나마 객관적인 조건을 만들 수 있겠군
- 인공지능을 하려면 확률 및 통계 지식이 필요하겠군
- 통께는 인공지능 외에도 쓸만헤겠군 (Service Science)
- 근데 난 복수전공 할 학점이 안되잖아?
6. 2학년 1학기 부전공 시작 ¶
- 응용통계학과 교과과정 설명
- 수리통계학(1), 표본론, 통계수학(1), 수리통계학(2), 응용확률론
- 회귀분석, 범주형자료분석, 다변량통계분석, 데이터마이닝,
시계열분석론(1) drop!
- 수리통계학(1), 표본론, 통계수학(1), 수리통계학(2), 응용확률론
7.3. 응용확률론 ¶
- Probability/Expectation
- Joint, Conditional, Joint Conditional, ...
- ...
- Markov Process
- ...
확률변수 연마(조금더 깊게 이해)