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학위명 : 이학석사
사무실 : 자연과학대학208호
TEL : 031-220-2521

통계학은 나날이 복잡해져 가는 현대 사회에서 불확실성이 내재된 자연현상이나 사회현상에 대한 과학적인 판단과 합리적인 의사결정을 유도하고자 하는 학문으로서 응용 분야는 계속해서 증가 추세에 있다. 통계적 방법은 물리학, 생물학 등의 자연과학으로부터 사회과학, 인문과학, 공학, 의학 등 과학적 탐구가 요구되는 거의 모든 분야에서 적용되고 있다. 본 학과에서는 기초 이론 통계학 과정부터 다양한 응용 과정을 제공하며, 학생들은 이를 통하여 자료를 어떻게 수집하고 분석하며 불확실성이 내재된 현상에 대하여 어떻게 과학적인 결론을 유도하는지를 배우게 된다.

본 학과에서는 30개 이상의 이론 통계학 및 응용 통계학 과목을 개설하고 있으며, 전공분야로는 표본조사론, 확률론, 환경통계학, 생존분석 과정을 두고 있고 연구분야로는 표본조사방법론, 확률과정론, 극단값이론, 생물통계학 등을 연구한다.

성 명

학위명

전공지도분야
연구분야

박진우

이학박사

표본조사론

표본조사방법론

윤석훈

이학박사

확률론, 환경통계학

확률과정론, 극단값이론

김진흠

이학박사

생존분석, 데이타마이닝

생물통계학

정형철

이학박사

통계학분석

통계학지표분석

  • 입학시험: 서류전형 및 면접고사
  • 이수학점: 석사과정 24학점 이상
  • 타계열 전공 소지자의 추가 이수과목: 학과 교수회의에서 결정 후 지정
  • 종합시험 과목: 수리통계학특론1, 고급회귀분석, 표본이론1 등의 전공 교과목 중 석사과정 3과목 학과에서 지정

과목구분

교과목명

학 점

시 간

전공과목

고급다변량분석
표본이론 1
수리통계학특론 1
고급시계열분석
범주형자료분석
표본이론 2
수리통계학특론 2
통계적추론 1
통계적추론 2
확률론 1
확률론 2
고급회귀분석
선형모형
고급실험계획법
확률과정론
통계상담 1
통계상담 2
보험통계학 1
보험통계학 2
품질관리이론
통계계산 1
통계계산 2
신뢰도이론
의사결정론
비모수통계학특론
시뮬레이션
환경통계학 1
환경통계학 2
축차분석
통계학특강 1
통계학특강 2
논 문

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  • 고급 다변량 분석 (Multivariate Analysis)
    다변량 정규분포, 다중상관계수, Generalized 통계량, 분류분석, 다중분산분 석, 다변량 다중회귀, 주성분분석, 특성근분포, 요인분석 등 제반 다변량분석이론 을 다룬다.
  • 표본이론 1 (Sampling Theory 1)
    단순랜덤 추출법, 층화추출법, 집락추출법, 계통추출법, 이중추출법, 다단추출법 등 다양한 표본추출방법과 그에 따른 이론들을 연구한다. 또한 모델에 기초한 표본 이론 등을 다룬다.
  • 수리통계학 특론 1 (Theory of Mathematical Statistics 1)
    확률 및 분포에 관한 근본 이론을 다루는 것으로서 확률법칙, 확률변수의 독립성, 특성함수, 점근성 근사화 등을 포함한다. 선수과목은 학부과목의 수리통계학 1이다.
  • 고급시계열 분석 (Advanced Time Series Analysis)
    정상시계열, Hilbert 공간, 정상과정의 예측, ARMA 모델의 추정, ARIMA 모델의 선 정 및 예측, Spectral 이론 및 이의 추론, 다변량 시계열 등 전반적인 시계열 분석 이론을 다룬다.
  • 주형자료 분석 (Categorical Data Analysis)
    질적자료나 집단화된 양적 자료의 분석시에 요구되는 각종 모형과 이와 관련된 추 정 및 검정이론을 주로 점근적 입장에서 연구한다. 선수과목은 학부과목의 수리통 계 1, 2이다.
  • 표본이론 2 (Sampling Theory 2)
    네트웍샘플링, 공간샘플링, Adaptive Sampling 등의 추출법들을 중심으로 표본이론 1에서 다루지 않은 최근의 연구동향을 소개한다.
  • 수리통계학 특론 2 (Theory of Mathematical Statistics 2)
    통계학 추론에 관한 근본 이론을 다루고 충분 통계량, 추정 및 검정, 의사결정론 및 기타 검정방법 등을 다룬다. 선수과목은 학부과목의 수리통계학 2이다.
  • 통계 적추론 1 (Advanced Statistical Inference 1)
    추정에 관한 고등의론을 다루며, 추정량의 unbiasedness, equivalence, minimaxity 의 측면에서 최적성을 파악한다. 선수과목은 학부과목의 수리통계학 1, 2등이다.
  • 통계 적추론 2 (Advanced Statistical Inference 2)
    검정에 대한 고등이론을 다루며, 가설검정의 최적성을 여러 측면에서 논의할 뿐만 아니라 의사결정문제와도 연관시켜 파악한다. 선수과목은 통계 적추론 1 이다.
  • 확률론 1 (Probability Theory 1)
    기본적인 확률론 이론으로서, 전통적인 기초정리, 확률적 수렴의 종류, 중심극한정 리, 적률 생성함수, 특성함수, 조건부확률, 조건부기대값 등을 다룬다.
  • 확률론 2 (Probability Theory 2)
    고급 확률론 이론으로서, 약수렴 이론, 중심극한정리, 대수법칙, stable법칙, 정상 과정, Markov Chain, Martingale 등을 다룬다.
  • 고급 회귀 분석 (Advanced Regression)
    가중최소제곱회구, 다중회귀 및 다항회귀, F-통계량 및 상관통계량 독립변수 선택 및 단계회귀, 비선형회귀, 분산분석 등 제반회귀분석이론을 다루고, 이상점, 이질 성, 비정규서, 비 독립성 등을 찾아내는 회귀진단방법도 다룬다.
  • 선형모형 (Linear Model)
    변수들 간의 선형적 관계를 규명하는데 필요한 제반 통계이론을 제공하며, 선형대 수의 기초이론, 파라미터의 추정, 각종 검정에 필요한 분포 이론 등을 포함한다. 선수과목은 학부과목의 통계수학, 회귀분석 1, 실험계획법, 수리통계학 1, 2이다.
  • 고급 실험계획법(Advanced Experimental Design)
    다구찌 실험계획, 요임 배치법, 일부 실시법, 불완비블럭 계획법, 반응표면 실험계 획법, 혼합물실험계획법, optimality 이론 및 최근의 연구동향을 다룬다.
  • 확률 과정론 (Stochastic Process)
    재귀사상, Random Walk, Markov 과정, Poisson 과정, Bith-and-Death 과정, Queueing 과정, Branching 과정, Brownian 운동 등 확률과정의 기본적인 모델과 이 의 응용을 다룬다.
  • 통계상담 1, 2 (Statistical Consulting 1, 2)
    통계전문가로서 다양한 응용분야의 통계적 문제들을 해결하는데 필요한 기본원리들 을 배우고, 실제 다른 학문분야의 연구들을 해결하는 경험을 하게 된다.
  • 보험통계학 1 (Actuarial Statistics 1)
    각종 보험상품에 관계되는 화폐의 적립 및 지불형식과 이자의 산출방법을 탐구하고 생존분포에 의거하여 보험사고시의 보험금 산출에 필요한 제반 이론을 제공한다.
  • 보험통계학 2 (Actuarial Statistics 2)
    각종 보험율과 책임준비금의 산정에 필요한 수리경제 및 통계적인 이론을 제공하는 것으로 선수과목은 보험통계학 1이다.
  • 품질관리이론 (Theory of Quality Control)
    품질관리 및 품질공학의 다양한 방법론들의 이론적 근거를 제시한다. Shewhart의 관리도, Cusum 관리도, Tahuchi의 품질공학이론 및 샘플링검사이론 등을 소개한다.
  • 통계계산 1, 2 (Statistical Computing 1, 2)
    통계계산을 위한 기본적인 알고리즘을 소개하고 학부에서 다루지 못한 통계이론들 을 Programing하여 통계 S/W를 개발한다.
    신뢰도 이론의 기본이 되는 여러 분포들의 수리적 성질, Coherent System, Aging,
  • 신뢰도이론 (Theory of Reliability)
    Dependent Components, 보전성 등을 다루게 된다.
  • 의사결정론 (Decision Theory)
    여러 분야에서 제기되는 불확실성 하에서의 의사결정방법과 이에 관한 수리적인 이 론을 탐구하며 학부과목 중 미분적분학, 통계수학, 수리통계학 1, 2 등이 선수과목 으로 요구된다.
  • 비모수 통계학 특론 (Nonparametric Statistical Inference)
    모집단의 확률분포를 가정하지 않는 각종검정기법에 내재된 통계적 이론들을 탐구 하고 이들 방법의 상대적 효율성, 영향곡선, 검정력 등을 점근적으로 분석한다. 선 수과목은 학부과목의 수리통계학 1, 2이다.
  • 시뮬레이션 (Simulation)
    복잡한 제 현상을 단순화된 메커니즘으로 분석하는 분야로 본 과정에서는 각종 확 률 변수의 생성과 이들을 이용한 각종 Stochastic System의 해석을 다룬다.
  • 환경통계학 1 (Environmental Statistics 1)
    환경데이터의 분석 방법론 중에서 극단치 분석 방법론을 중점적으로 다루되, 주된 내용은 극던치분포정리, 극단치분포의 Attraction 정의역, 임계초과치이론, 정상과 정에서의 극단치이론, 극단지수, 다변량극단치분포 등이다.
  • 환경통계학 2 (Environmental Statistics 2)
    온도, 강우량, 산성비, 지표면 오존, 해수면 높이 등의 실제 환경데이터를 모델링 하고 통계 분석한다. 방법론으로는 극단치 분석, Long-Range Dependence, 시계열분 석, Spatial 통계 등을 사용한다.
  • 축차분석 (Sequential Analysis)
    관찰결과에 따라 표본의 크기가 달라지는 경우에서의 추정 및 가설 검정론을 다루 는데, 주된 내용은 Stopping Time, 선택표본정리, 최적멈춤이론, 축차확률비검정 (SPRT), 축차신뢰구간, 축차 베이즈 추정, 베이즈 검정 등이다.
  • 통계학특강 1, 2 (Special Topics 1, 2)
    전공 제 분야의 최신 연구문헌들의 내용이나 수행중인 연구의 진행사항, 결과들을 요약 정리하여 창의적인 연구수행능력을 훈련한다.