공업통계

학점	3점
수강료	210,000원
지도교수
정원	0명
강의교수
차시수	26차시
전공구분	전기공학(전선),
학습기간	2025.01.07 ~ 2025.04.21
중간시험	일시 : 2025.02.28 ~ 2025.03.03
중간과제
기말시험	2025.04.18 ~ 2025.04.21
기말과제	제출기간 2025.03.04 ~ 2025.03.17

평균 점 60 점 이상 | 필도출석 80 %

수료점수 가중치

출석	15%
시험	50%
과제	15%
참여	0%

- 진도율이 100% 이상인 경우 출석으로 인정됩니다. 총수강시간의 100% 미만은 학습을 하셨더라도 결석으로 처리됩니다.(부분점수 부여 불가)

- 강의마다 출석인정기간은 시작일로부터 2주입니다.

- 출석인정기간 이후에 학습을 완료(진도율 100%이상) 하여도 결석으로 처리됩니다. 출석인정기간만료일 자정까지 수강을 완료하여야 함

- 출석률(80%)이상 : 출석율 80%이상만 이수가능하며 출석률 80%미만시 F학점을 받게 됩니다.(중간고사 및 기말고사 미응시하는 경우 각 1주씩 결석 처리됨)

-매 수업마다 의견제시 참여해야 합니다.(참여점수 반영됨)

-시험 주관식 문제 부분점수는 없습니다.

- 공지사항을 반드시 확인하시기 바랍니다.

- 강의 수강 후 출석 여부를 확인하실려면 키보드 F5키를 눌러서 새로고침을 하시기 바랍니다.

수료점수 가중치

학사	전기공학(전선)
전문학사

1차시  공업자료와 통계모형 | 2차시  자료 정리 | 3차시  표본 추출 | 4차시  경우의 수 | 5차시  확률 기본 | 6차시  확률의 합과 곱 | 7차시  분포 기본 | 8차시  분포의 모수 | 9차시  이산분포1 | 10차시  이산분포2 | 11차시  정규분포 | 12차시  연속분포1 | 13차시  연속분포2 | 14차시  확률모형과 극한 | 15차시  결합분포1 | 16차시  결합분포2 | 17차시  공분산 | 18차시  상관계수 | 19차시  점 추정 | 20차시  구간 추정 | 21차시  검정1 | 22차시  검정2  | 23차시  비모수 검정 | 24차시  분산분석 | 25차시  회귀분석 | 26차시  시계열 | 

통계학의 필요성과 응용분야를 소개하고 자료의 정리를 다루는 기술통계학과 표본자료를 이용하여 모집단의 특성을 추론하는 추측통계학, 그리고 산업공학ㆍ사회과학에서의 응용분야를 학습하며, 특히 공업에 반드시 필요한 확률인 확률변수, 확률분포, 기댓값, 라플라스 변환, 이산 확률분포의 이론과 실제 이용사례, 연속확률분포의 이론과 실제 이용사례, 확률변수의 함수, 추정, 가설검정, 단순회귀분석과 상관분석의 이론과 실제 이용사례, 중회귀분석의 이론과 실제 이용사례, 분산분석의 이론과 실제 이용사례, 비모수통계의 이론과 실제 이용사례에 대해 중점적으로 학습하며 확률의 개념에 대해 이해하고 다양한 확률 모형과 분석방법을 이해하여 실제의 공업통계에 적용시켜 실제의 공업에서의 각 업종별 필요한 통계치를 산출하여 활용하는 능력을 배양한다.

산업 공학 현장 기록 기본 도구이자 사회 과학 현상 관찰 필수 분석 방법이며 온라인 및 모바일 일상의 빅데이터 포함 다종다양 자료를 다루는 효과적 전략으로서 공업통계학을 이해할 수 있다. 자료과학인 통계학 원칙에 따라서 선택된 통계 모형으로 자료를 구분 정리하며 표본을 체계적 추출하는 공업통계 개요 과정을 이해할 수 있다. 공업 통계 도입 기반으로 확률을 경우의 수, 표본공간과 사건 등 기본 개념, 확률의 덧셈 및 곱셈 정리의 체계적 이론과 현장감 있는 공업 예제로 이해할 수 있다.


각종 공업 현장 상황의 과부족 정보를 확률변수로 수집해 현실 가능성을 확률변수 함수로 체계화해 모집단 확률분포의 기댓값, 분산, 왜도, 첨도의 적률 모수를 계산해 통계 수치로 요약하는 과정을 이해할 수 있다. 각종 사회과학 현상을 모집단 수치 속성 따라 큰 수의 법칙의 정규분포를 비롯 이산형 이항, 기하, 포아송 분포나 연속형 지수, 카이제곱, t, F 분포의 기술 통계로 분석하는 과정을 확률분포표 엑셀 부록과 함께 이해할 수 있다.


기술 통계로 검토된 표본 요약 정보로 제한된 모집단 통계 특성 중 모평균, 모분산 등 미지의 모수를 확률분포함수로 점 추정 내지 주어진 신뢰도의 구간 추정을 적절한 예시와 함께 이해할 수 있다. 실제 각 업종별 상황에 내리는 결정을 위한 가설과 적절한 영역 내 오류를 설정하고 검정력과 p-값을 검증된 진행 순서로 참조해 가설 검정하는 추측통계학 이론을 검정 예시와 함께 이해할 수 있다. 추측통계학 이론과 기법을 현장 적용하도록 실용 도구인 일반 컴퓨터와 상용 프로그램 엑셀, 통계 처리 전문 프로그램 R, 통계 처리 범용 프로그램 파이썬의 예시들과 함께 학습하면서 활용할 수 있다.


실제 공업통계 현장의 복합적 문제 상황 해결에 효과적인 두 확률변수 간 선형 종속성을 파악하는 공분산과 상관계수를 시각화된 예시들과 함께 이해할 수 있다. 세 개 이상 모집단 간 비교 검정하는 일원 및 이원 분산 분석과 변인 간의 선형 관계 정도를 살피는 상관분석, 변인 간 일방적 함수 인과관계를 살피는 단순 및 중 회귀분석의 이론과 실제 이용 사례를 컴퓨터 기반의 상용, 통계 전문, 범용 소프트웨어들로 쉽고 강력하게 활용할 수 있다.


다양한 사회과학 현상 자료의 효과적 활용 위해 모집단 분포 특성 정보 없이 통계적 추측이 필요한 카이제곱 검정과 부호 검정 및 명목형 반응 변수 예측의 로지스틱 회귀분석 등 비모수 통계 이론을 적용하는 능력을 배양하도록 컴퓨터 기반의 각종 소프트웨어 수단을 중점적으로 받아들여 활용할 수 있다. 순차적 시간 단계별로 정의되는 확률모형인 마르코프 연쇄와 시계열 확률변수의 각종 유용한 모형으로 각 업종별 필요한 통계 예측치를 산출하는 과정을 공업통계학으로 이해할 수 있다.

교재

주교재
부교제