"확률과 통계의 기초 이론부터 실전 데이터 분석까지 체계적으로 정립합니다."

1. 확률과 통계의 기초 이론 (Fundamentals of Probability and Statistics)

[1] 확률과 경우의 수 (Probability and Counting Rules)

[2] 확률분포와 확률변수 (Probability Distributions and Random Variables)

[3] 확률분포의 특성 (Moments and Characteristics of Distributions)

[4] 주요 확률분포 (Major Probability Distributions)

[5] 결합확률분포 (Joint Probability Distributions)

2. 통계적 추론: 추정과 검정 (Statistical Inference: Estimation and Testing)

[6] 표본분포 이론

[7] 통계적 추정 (Statistical Estimation)

[8] 기본 가설검정 (Fundamentals of Hypothesis Testing)

3. 실전 데이터 분석: 가설검정의 응용 (Applied Hypothesis Testing in Practice)

[9] 분산분석 (ANOVA: Analysis of Variance)

[10] 교차분석 (Chi-square test for independence)

[11] 회귀분석 (Regression Analysis)

[강좌특징]

1) 개념 → 추론 → 응용으로 이어지는 3단계 구조: 기초 이론(PART 1)부터 통계적 추론(PART 2), 실전 데이터 분석(PART 3)까지 학습의 흐름이 명확하고 자연스럽게 전개됩니다.

2) 개념을 넘어선 실전 활용 중심 구성: 단순 공식 암기가 아닌 '왜 그런지' 원리를 다루는 해설 위주 강의로, 분산분석, 회귀분석, 교차분석 등 실전 적용 파트를 포함하여 데이터 기반 문제해결력을 기릅니다.

3) 검정 조건별 분류 및 영어 병기로 실전 대응력 강화: Z검정, t검정, F검정 등 상황별 통계 기법을 명확히 구분하고 영문 병기(e.g., Z-test, ANOVA, χ² test 등)를 지원하여 학술 논문·보고서 활용 및 실무 통계 문해력을 확보합니다.

4) 수학교육학 박사의 전문성: 방대한 통계학 이론을 학습자의 눈높이에 맞춰 명쾌하고 논리적으로 이해하도록 박경은 교수님이 이끌어줍니다.

✅ 교양 또는 전공에서 통계를 수강했지만 개념이 모호하거나 자신이 없는 대학생

✅ 실전 분석이나 과제(보고서, 논문 등)에서 t검정, 분산분석, 회귀분석 적용이 막막한 학생

✅ 심리학, 교육학, 사회학, 경영학, 간호학 등 SPSS 등 통계 도구를 다루지만 이론적 기반이 약한 학습자

✅ 연구 방법론이나 대학원 논문에 필요한 통계적 가설 검정과 결과 해석력을 키우고 싶은 전공자

✅ 데이터 관련 직무 취업(공기업 NCS 등)이나 R&D 연구실 인턴을 앞두고 통계학 기초 정립이 필요한 수강생