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Topic 9: 신경망 (neural netwrok)
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Topic 9: 신경망 (neural netwrok)
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Topic 2: 부호검정 (sign test)
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Topic 11: 자연어 처리
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Topic 10: 모형의 성능 평가
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Topic 1: 비모수통계학 vs. 모수통계학
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Topic 6: KNN (최근접 이웃)
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Topic 8: dendrogram
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Topic 7: K-means clustering
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Topic 9: 신경망(neural network)
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Topic 2: 로지스틱스함수
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Topic 3: CART (classification and regression tree)
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Topic 4: 복잡도, 과대적합, 과소적합
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Topic 1: 기계학습에서 훈련용, 검증용,테스트용 표본
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Topic 5: SVM (support vector machine)
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Topic 14: t 검정 대 F 검정
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Topic 15: 더미변수
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Topic 13: 결정계수, 조정결정계수
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Topic 10: 회귀계수에 대한 검정 순서
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Topic 12: 다중회귀분석의 개념, 표현, 해석
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Topic 11: 회귀계수에 대한 검정: p-값을 이용한 경우
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Topic 9: 회귀계수에 대한 검정: 가설의 설정
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Topic 6: 회귀모형의 적합도(성능), 결정계수
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Topic 8: 점추정과 구간추정 (회귀분석에서)
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Topic 7: 회귀분석에서 표본과 모집단 계수의 통계적 관계
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Topic 5: 최소제곱법 (least squares method)
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Topic 3: 독립변수와 종속변수의 선정
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Topic 1: 상관분석
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Topic 4: 회귀모형의 표현, 해석
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Topic 2: 회귀분석의 개념, 상관분석과의 차이
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Topic 2: 일원분산분석의 개념
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Topic 1: 분산분석- 분산의 역할
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Topic 3: 일원분산분석의 검정 과정
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Topic 4: 이원분산분석의 개념
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Topic 5: 이원분산분석 과정
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Topic 7: 두 모집단 비율 차이에 대한 검정
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Topic 8: 두 모집단 분산 비교에 대한 검정
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Topic 6: 모비율 차이와 표본비율 차이의 관계
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Topic 1: 두 모집단 평균 비교에서의 가설 설정과 검정통계량: 모분산을 아는 경우
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Topic 3: 두 모집단 평균 비교 검정 예제
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Topic 4: 쌍체비교와 독립적 표본추출의 차이
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Topic 2: 두 모집단 평균 비교에서의 가설 설정과 검정통계량: 모분산을 모르는 경우
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Topic 5: 쌍체비교 검정
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Topic 11: 모분산에 대한 가설검정
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Topic 12: 가설검정의 은폐와 왜곡 항우울제 임상시험, 선거여론조사
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Topic 6: 모평균에 대한 가설검정: 단측검정의 경우
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Topic 8: p-값을 이용한 가설검정: 단측검정의 경우
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Topic 9: p-값을 이용한 가설검정: 양측검정의 경우
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Topic 10: 모비율에 대한 가설검정
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Topic 7: p-값의 개념
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Topic 1: 가설검정의 개념, 추정과의 차이
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Topic 2: 가설검정의 순서: 개관
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Topic 5: 모평균에 대한 가설검정: 양측검정의 경우
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Topic 3: 가설의 설정: 가설검정의 1단계
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Topic 4: 유의수준의 결정: 제1종오류와 제2종오류
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Topic 3: 모평균에 대한 구간추정: 모분산을 알 때
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Topic 5: 모비율에 대한 구간추정
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Topic 4: 모평균에 대한 구간추정: 모분산을 모를 때, t-분포
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Topic 1: 점추정 (point estimation)과 구간추정 (interval estimation)
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Topic 2: 점추정, 불편성, 효율성, 일치성
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Topic 8: 생존편향(survivorship bias) 사례: 고양이는 높은 곳에서 추락할수록 생존율이 높다
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Topic 5: 표본분산과 모분산의 관계: 표본분산의 표본분포
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Topic 6: 표본비율과 모비율의 관계: 표본비율의 표본분포
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Topic 7: 생존편향(survivorship bias) 사례: 전투기의 총탄 자국
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Topic 4: 표본평균의 구간확률
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Topic 3: 표본평균의 분포, 중심극한정리
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Topic 2: 표본평균과 모수의 관계: 표본평균의 표본분포, 표준오차
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Topic 1: 표본조사, 표본추출 방법
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Topic 7: 이항분포의 정규근사 (normal approximation to binomial)
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Topic 6: 표준정규분포 (standard normal distribution)
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Topic 4: 포아송분포 (Poisson distribution) (이항분포와의 구분)
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Topic 5: 정규분포 (normal distribution)
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Topic 2: 이항분포(binomial distribution), 베르누이분포(Bernoulli distribution)
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Topic 3: 초기하분포 (hypergeometric distribution) (이항분포와의 구분)
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Topic 1: 이산균등분포, 연속균등분포 (discrete uniform distribution, continuous uniform distribution)
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Topic 7: 두 이산확률변수의 결합분포 (Joint probability distribution of two discrete random variables)
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Topic 5: 확률변수의 기댓값과 분산, 특성 (expected value and variance)
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Topic 6: 공분산과 상관계수 (Covariance and Correlation coefficient)
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Topic 4: 누적확률 (cumulative probability distribution)
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Topic 3: 연속확률변수의 확률분포(probability distribution of continuous random variable)
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Topic 2: 이산확률변수의 확률분포(probability distribution of discrete random variable)
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Topic 1: 확률변수(random variable)의 개념
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Topic 7: 베이즈정리 (Bayes' theorem)
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Topic 8: 베르트랑의 박스 역설 (Bertand's box paradox), boy or girl paradox
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Topic 9: 심슨의 역설(Simpson's paradox): 부분과 전체의 괴리
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Topic 5: 사건의 독립과 서로 배반(상호배타적)의 관계
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Topic 4: 확률 법칙-덧셈법칙, 보수규칙, 조건부확률, 곱셈법칙
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Topic 3: 경우의 수와 확률 계산
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Topic 6: 전확률의 법칙 (Total probability rule)
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Topic 1: 확률실험, 표본공간, 사건, 서로배반, 전체를 이루는
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Topic 2: 고전적 확률, 경험적 확률, 주관적 확률, 공리론적 확률
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Topic 12: 분산(variance), 표준편차(standard deviation)
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Topic 14: 비대칭도(skewness, 왜도), 첨도(kurtosis)
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Topic 13: 변동계수(coefficient of variation), 샤프비율(Sharpe ratio)
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Topic 11: 산포도(dispersion), 범위(range), 평균절대편차(mean absolute deviation)
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Topic 10: 최빈값(mode)
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Topic 9: 중앙값(median), 중위소득(median income)
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Topic 8: 조화평균(harmonic mean)
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Topic 7: 기하평균(geometric mean)과 기하평균수익률(geometric mean return)
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Topic 6: 대푯값(중심위치)의 활용되는 지수(index)
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Topic 4: 대푯값 (중심위치), 산술평균, 가중평균
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Topic 5: 절사평균, 조성진의 쇼팽콩쿠르
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Topic 3: 사분위(quartile), 상자그림(box plot)
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Topic 2: 통계의 함정
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Topic 2: 표와 그래프로 자료 요약
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Topic 1: 통계학은 필요한가?
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Topic 1: 기술통계학과 추리통계학
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Topic 1: 기계학습에서 훈련용, 검증용,테스트용 표본
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