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박사교육과정
과정 과목명 과목개요
박사 고급
확률 및 분포론		 확률측도 및 공간의 성질, 확률변수와 기대값 및 분포함수의 수학적 의미, BOREL-CANTELLI 정리, VAGUE 수렴성, 강대수법칙 및 약대수법칙, 특성함수, 조건부확률과 MARKOV 성질, 조건부기대값과 마팅게일과의 관계등을 배운다.
박사 고급
이론통계학		 지수족 및 위치형상족 분포, 다차원 모수공간, 최량불편추정량, M-추정, R-추정, L-추정, 대표본이론, 대표본 최적추론, 고급가설검정론 등을 다루며 통계적 추론에서의 대표본이론을 중심으로 강의한다.
박사 고급
선형모형론		 균형 및 불균형 변량선형모형과 혼합선형모형,분산요소의 추정, 변량효과의 최량선형불편예측, 불균형 변량 및 혼합모형에 정확한 검정법 등을 배운다.
박사 고급
회귀분석론		 회귀분석모형에 관련된 전반적인 추론이론을 비롯하여, 다양한 회귀모형 개발에 관련된 이론, 각종 회귀진단에 사용되는 기법, 일반화 선형모형 이론, 비선형 회귀분석, 로버스트 회귀분석, 비모수 회귀분석 등에 관하여 강의한다.
박사 고급
다변량분석론		 다변량정규분포이론, 다차원척도법, BIPLOT, 컨조인트분석, 공변량구조분석, 경로분석 그리고 수량화방법(1법-4법)을 공부하며 이론중심으로 강의한다.
박사 고급
범주형자료분석		 다항반응, 대응자료와 복잡한 반복측정 자료에 대한 모형, 모수적 모형적합에 관한 소표본 및 대표본 이론, 범주형자료분석의 최근 연구 등을 배운다.
박사 고급
시계열분석론		 선형 ARIMA 이론, 비선형 시계열 모형, 조건부 자기회귀모형(GARCH) 스펙트랄이론, 다변량 시계열(VAR 모형), 전이함수모형, 칼만필터 등을 심도있게 공부한다.
박사 고급통계계산 통계학 연구에 관련된 제반 계산문제의 해결 방안과 계산이론에 바탕을 둔 통계적 방법의 개발에 중점을 두는데, 선형대수에 관련된 제반 계산방법, 각종 추정을 위한 알고리즘, 최적화 문제 해법, 모의실험 등에 관해 강의한다.
박사 고급확률과정론 포아송과정, 마코프 연쇄과정, 재생과정 등을 심도 있게 다루고, 출생사망과정, 브라운운동 등 연속된 시간에서의 마코프 확률과정을 배운다. 임의보행과 마팅게일, 확률적 순서이론 등을 공부한다.
박사 베이지안통계학 일반적인 통계방법들을 베이지안 방법으로 재해석하고, 경험적 베이즈 추정, 계층적 베이즈 추정, 깁스 샘플링 등에대한 이론 및 활용방법을 강의한다.
박사 고급의사결정론 의사결정론의 토대, 확률화 의사결정, 효용 및 로스(LOSS)함수, 베이지안 추론, 최소최대(MINIMAX)분석, 통계적 게임이론, 축차분석 등을 다루며 이론을 중심으로 강의한다.
박사 고급
데이터마이닝		 대용량 자료에 내재하는 미지의 관계나 패턴을 찾기 위한 정보탐색 기법을 배우는 과목으로 데이터 웨어하우스, 데이터 탐색과 변형, 모형의 평가, 판별분석, 연관성 규칙, 군집분석, 의사결정나무분석, 신경망분석 등에 관한 이론을 강의한다.
박사 고급생물통계학 생존분석, KAPLAN-MEIER 추정, 비례위험모형(PROPORTIONAL HAZARD MODEL)과 이와 관련된 검정법, 진료실헙(CLINICAL TRIALS)과 계획 등을 배운다.
박사 고급통계학특강Ⅰ 최근 개발되고 연구되는 통계이론을 선정하여 심도 있게 공부한다.
박사 고급통계학특강Ⅱ 최근 개발되고 연구되는 통계이론을 선정하여 심도 있게 공부한다.
박사 고급
비모수통계학		 U-통계량, Noether의 정리, Pitman 점근상대효율, 일표본 및 이표본 문제에 대한 추정 및 검정법, 선형순위통계량의 이론 등 비모수추론의 이론적 기초와 일반선형모형 분석에의 응용 등을 배운다.
박사 고급금융공학 확률적분, 확률미분방정식 등 확률미적분학의 이론을 배우고 이를 이용한 파생금융상품 가격결정이론, 위험관리기법 등을 공부한다. 시계열분석, 회귀분석 등 통계적 방법을 이용한 경제지수 예측기법도 함께 다룬다.