탈잉 - 세상의 모든 재능
다회차 수업
07.05(일)
14:00~18:00
|
성북
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₩20,000원 / 시간
₩480,000 / 총 6회 24시간
한정욱
STAT
<수리통계학/회귀분석> 통계대학원입시/학부생/일반인 통계이론 전공과외
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튜터정보

  • 신분 인증 됨
고려대학교 일반대학원 통계학과 석사과정

학부 수리통계학, 회귀분석 A+

서울소재 주요 통계대학원 합격

수업소개

1. 수업 진행방식

수업 과목은 수리통계학, 회귀분석 총 2과목으로 구성되어있습니다.

각 수업에서는 서울대, 연세대, 고려대 등 주요 상위권 통계학과의 학부 및 대학원 과정에서 사용빈도가 높은 원서(교재)를 참고할 예정입니다. 아울러 개인이 필요한 학습을 보충하는 방향으로 구성 및 진행해나갈 계획입니다.

국내 주요 통계대학원마다의 다년간 복원 기출문제와 상세하고 다양한 풀이방법을 보유하고 있으며, 최근 통계대학원 기출경향과 수강생들의 학습역량을 참고해 수업을 진행할 것입니다. 더불어 각 수강생이 수업을 듣고 문제를 풀거나 질문하는 과정에서 어려움과 불편함이 없도록 체계적으로 관리할 방침입니다.

수업시작 전 각 과목에 대한 자세한 커리큘럼에 대해 직접 만나뵈어 상세히 알려드릴 예정입니다. 추후 수강생분들과 소통을 거쳐 향후 강의계획 및 수강일정을 조정해나갈 수 있습니다.

특히, 통계대학원 진학이 목적이신 분들께는 여러가지 합격사례와 전략적 준비 방법에 대해 자세히 알려드리겠습니다. 각 통계대학원에서 원하는 바가 무엇인지를 분석하고, 개인상황에 맞추어 지도해드리겠습니다.

2. 수업 특징

각 수강생분들이 교재내용을 습득하고, 문제를 많이 접하는 것은 기본입니다. 이보다 더 중요한 것은 문제풀이에 대한 응용능력의 향상입니다. 시험장에서 어떤 문제가 등장하더라도 당황하지 않기 위해서는, 문제풀이 응용능력 향상이 필수조건이기도 합니다.

이를 위해 암기위주의 공부습관을 지양하고, 통계이론과 문제, 심화된 토픽에 대해 다방면으로 사고하고 해결할 수 있도록 수업을 구성할 것입니다. 학습과정이 다소 어려울 수 있겠으나, 모든 수강생분들이 제대로 된 공부계획으로 끝까지 학습을 완수해낼 수 있도록 도움드리겠습니다.

3. 수업 활용 교재

(수리통계학)

Introduction to Mathematical Statistics 8/e, Hogg, Robert V., Mckean, Joeseph, Craig, Allen T.
Statistical Inference 2/e, Casella
Mathematical Statistics 2/e, Jun Shao

(회귀분석)

Introduction to Linear Regression Analysis 5/e, Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining
Regression Analysis by Example 5/e, SAMPRIT CHATTERJEE, Ali S. Hadi
Linear Models in Statistics 2/e, Rencher, Alvin C.

4. 전체 커리큘럼 설명

기본과정

(수리통계학)

확률이론 / 이산형분포 / 연속형분포 / 표본에
관한 이론(표본분포) / 분포의 지수족 / 다변량 확률변수 / 변수변환 / 차원축소이론

(회귀분석)

기초행렬이론 / 단순회귀모형 / 다중회귀모형 / 회귀모형 진단 / 변수선택 및 회귀모형선택

심화과정

(수리통계학)

추정 및 검정 / 추정량 비교방법 / 분포에 관한 근사이론 / LRT / 가설의 최적검정

(회귀분석)

ANOVA 모형 / 혼합선형모형 / GLM / 편의추정법 / 비선형회귀모형

* 수강생의 수준에 따라 수업내용은 일부 변경될 수 있습니다.

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입학 목적의식이 뚜렷하여 끝까지 함께 할 분들이면 더욱 좋습니다. 자신의 현재상황과 통계학진학의 목적 등의 수강자 정보를 자세히 알려주실 경우, 최초상담 및 과외 진행에 많은 도움이 될 것입니다.
(탈잉 정책상 OT 20분 이상 이루어집니다)

교육의 성공과 실패는 수강생에게 완벽히 이해시켰는지, 수강생이 해당 개념과 문제를 본인의 것으로 어려움 없이 소화했는지 그 여부에 달려있다고 생각합니다. 항상 교육의 본질을 떠올리며, 수강생 개인에게 훌륭하고 만족스런 강의가 될수 있도록 꾸준히 노력해나가겠습니다.

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많은 지원 바랍니다.

수업대상

  • - 체계적으로 통계대학원 입학을 준비하고자 하시는 분

    - 빅데이터 관련 대학원 입학을 준비하고자 하시는 분

    - 수리통계학, 회귀분석의 고급과정을 배우고자 하시는 분

    - 통계학 전공과외가 필요한 학부생

    - 그 밖의 다양한 이유로 심화 통계이론을 배우고자 하시는 분

커리큘럼

1회차

* 세부적인 커리큘럼은 실제 수강 직전에 자세히 설명해드리겠습니다. 아래는 6회차까지의 커리큘럼을 적어두었습니다. 상세 커리큘럼은 수업 때 소개해드리겠습니다.

본 수업의 커리큘럼은 학부수준의 수리통계학, 회귀분석 내용은 물론, 통계대학원 입시나 학부 전공학점 취득, 실무에서 필요한 통계이론 등 다양한 목적을 모두 아우를 수 있도록 구성되어있습니다.

***수업 커리큘럼은 수강생의 수준에 따라 일부 또는 전체 변경될 수 있습니다 ***

첫 수업에서는 탈잉 정책에 의거해 OT가 진행될 예정입니다.

(수리통계학)

- 집합이론
- 기초적인 확률이론
- 조건부확률과 독립성
- 확률변수
- 분포함수, 확률질량함수 및 확률밀도함수

(회귀분석)

- 다중선형모형에서 필요한 기초행렬이론

2회차

(수리통계학)

- 변수변환
- 기댓값
- 적률생성함수

(회귀분석)

- 회귀모형에 관한 이론
- 회귀모형에 관한 기하학적 해석

3회차

(수리통계학)

- 이산형분포
- 연속형분포

(회귀분석)

- 회귀계수 추정에 관한 이론
- 선형성, 불편성, 최소분산

4회차

(수리통계학)

- 지수족
- 위치 및 척도
- 여러가지 부등식

(회귀분석)

- 추정량에 관한 분포이론
- 가설검정

5회차

(수리통계학)

- 다변수 함수에 관한 주변분포 및 결합분포
- 다변수 함수의 조건부분포 및 독립성
- 이항 변환

(회귀분석)

- F-검정통계량
- 축소모형, 완전모형

6회차

(수리통계학)

- 다변량 정규분포
- 다변수 함수에서의 부등식
- 확률변수 합의 분포

(회귀분석)

- 회귀계수에 관한 부분검정
- 일반적 가설검정

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