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박사
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| 과정 | 과목명 | 학점 | 과목개요 |
|---|---|---|---|
| 박사 | 고급 확률 및 분포론 |
3 | 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 |
3 | 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 |
3 | 균형 및 불균형 변량선형모형과 혼합선형모형,분산요소의 추정, 변량효과의 최량선형불편예측, 불균형 변량 및 혼합모형에 정확한 검정법 등을 배운다. |
| 박사 | 고급 회귀분석론 |
3 | 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 실험계획법 |
3 | 불완비 블록실험설계, 요인실험설계, 공분산분석, 반복측정계획법 및 관련된 실험계획법, 반응표면분석, 다구치 실험설계 등에 관한 이론과 응용에 대해 강의한다. |
| 박사 | 고급 표본조사론 |
3 | 다양한 표본추출방법에서 모형을 기반으로 한 추정, 복합표본설계에서 분산 추정, 순환표본추출, 공간표본추출, 소지역 추정, 무응답 대체, 다중 표본추출틀 등에 관한 이론을 강의한다. |
| 박사 | 고급 다변량분석론 |
3 | 다변량정규분포이론, 다차원척도법, BIPLOT, 컨조인트분석, 공변량구조분석, 경로분석 그리고 수량화방법(1법-4법)을 공부하며 이론중심으로 강의한다. |
| 박사 | 고급 범주형자료분석 |
3 | 다항반응, 대응자료와 복잡한 반복측정 자료에 대한 모형, 모수적 모형적합에 관한 소표본 및 대표본 이론, 범주형자료분석의 최근 연구 등을 배운다. |
| 박사 | 고급 시계열분석론 |
3 | 선형 ARIMA 이론, 비선형 시계열 모형, 조건부 자기회귀모형(GARCH) 스펙트랄이론, 다변량 시계열(VAR 모형), 전이함수모형, 칼만필터 등을 심도있게 공부한다. |
| 박사 | 고급통계계산 | 3 | 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 | 3 | 포아송과정, 마코프 연쇄과정, 재생과정 등을 심도 있게 다루고, 출생사망과정, 브라운운동 등 연속된 시간에서의 마코프 확률과정을 배운다. 임의보행과 마팅게일, 확률적 순서이론 등을 공부한다. |
| 박사 | 대기행렬이론 | 3 | LITTLE의 법칙, 균형방정식 등 대기행렬의 기본적인 이론을 배우고, M/M/1, M/G/1, G/M/1, G/G/1 대기행렬 시스템을 공부한다. 서버의 수가 둘 이상인 대기행렬 시스템도 배우고, N-정책, T-정책, D-정책 등 다양한 서비스 정책 및 대기행렬 네트워크를 소개한다. |
| 박사 | 베이지안통계학 | 3 | 일반적인 통계방법들을 베이지안 방법으로 재해석하고, 경험적 베이즈 추정, 계층적 베이즈 추정, 깁스 샘플링 등에대한 이론 및 활용방법을 강의한다. |
| 박사 | 고급의사결정론 | 3 | 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 |
3 | 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 | 고급 품질관리이론 |
3 | 계량형 관리도, 계수형 관리도, 수정된 관리도, 가중평균 관리도, 누적합 관리도, 공정능력분석, 계수형 샘플링검사, 계량형 샘플링검사, 조정형 샘플링검사, 선별형 샘플링검사, 연속생산형 샘플링검사 등에 관한 이론과 응용에 대해 강의한다. |
| 박사 | 고급생물통계학 | 3 | 생존분석, KAPLAN-MEIER 추정, 비례위험모형(PROPORTIONAL HAZARD MODEL)과 이와 관련된 검정법, 진료실헙(CLINICAL TRIALS)과 계획 등을 배운다. |
| 박사 | 고급통계학특강Ⅰ | 3 | 최근 개발되고 연구되는 통계이론을 선정하여 심도 있게 공부한다. |
| 박사 | 고급통계학특강Ⅱ | 3 | 최근 개발되고 연구되는 통계이론을 선정하여 심도 있게 공부한다. |
| 박사 | 고급확률론 | 3 | 확률측도 및 공간의 성질, 확률변수와 기대값 및 분포함수의 수학적 의미, Borel-Cantelli 정리, Vague 수렴성, 강대수법칙 및 약대수법칙, 특성함수, 조건부확률과 Markov 성질, 조건부기대값과 마팅게일과의 관계 등을 배운다. |
| 박사 | 고급 비모수통계학 |
3 | 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 | 3 | 확률적분, 확률미분방정식 등 확률미적분학의 이론을 배우고 이를 이용한 파생금융상품 가격결정이론, 위험관리기법 등을 공부한다. 시계열분석, 회귀분석 등 통계적 방법을 이용한 경제지수 예측기법도 함께 다룬다. |