1장 기본 암기 사항 2

(1) 임계치와 유의확률 2

(2) 스피어만 상관계수 기본 암기 사항 2

(3) 체비셰프 부등식 2

(4) 이항분포 성질 5

(5) 모비율을 통한 표본 크기 구하기 5

(6) 비율을 통한 표본 크기 구하기 5

(7) 신뢰구간과 검정통계량 6

(8) 중심극한정리(Central Limit Theorem) 8

(9) 단조함수 9

(10) 단조증가, 강단조증가 10

(11) 단조감소, 강단조감소 10

2장 행렬 대수 이론 11

1. 행렬(Matrix)의 정의 11

(1) 행렬의 종류 11

(2) 행렬의 계산 13

3장 확률의 이해 16

1. 확률의 개요 16

(1) 표본공간(Sample Space)과 사상(Event) 16

(2) 확률의 정의 16

2. 확률의 사상 17

(1) 결합사상(joint event) = 교집합 17

(2) 합사상(union of event) = 합집합 17

(3) 배반사상(Exclusive Event) = 교집합인 공집합인 경우 17

(4) 독립사상(Independent Event) 17

(5) 여사상(complementary event) 18

(6) 여사상의 확률(여확률) 18

4장 자료의 성질 20

1. 대푯값과 산포도의 성질 20

(1) 산술평균과 중위수의 성질 20

(2) 기대값과 분산의 성질 20

(3) 공분산 21

2. 이산 확률변수 22

(1) 이산확률변수의 특성 22

(2) 베르누이 분포의 특성 23

(3) 이항분포의 특성 24

(4) 다항분포의 특성 26

(5) 포아송(푸아송)분포의 특성 26

(6) 기하분포의 특성 28

(7) 음이항분포의 특성 30

(8) 초기하분포의 특성 32

3. 연속 확률변수 34

(1) 연속확률변수의 특성 34

(2) 연속형 균일(균등)분포의 특성 34

(3) 정규분포의 특성 35

(4) 이항분포, Poisson분포, 정규분포 관계 35

(5) 표준정규분포의 특성 37

(6) 감마분포의 특성 37

(7) 감마함수의 특성 37

(8) 지수분포의 특성 38

(9) 베타분포 41

(10) 로그정규분포의 특성 41

4. 그 외 함수의 성질 (참조용) 41

(1) 확률밀도 함수 (참조용) [위험함수] 41

(2) 베타함수의 성질 42

(3) 체비셰프 부등식(Chebyshev's Inequality) 42

5. 통계적 검정분포 (중요) 43

(1) 카이제곱분포의 특성 43

(2) t-분포의 특성 45

(3) 코쉬분포 46

(4) F-분포의 성질 47

(5) 상관계수의 성질 51

6. 추정량의 성질 52

(1) 바람직한 추정량의 성질 52

(2) 최대가능도추정량의 성질 (참조용) 53

(3) 단순회귀분석에서 추정값의 표준오차 성질 53

(4) 회귀분석에서 잔차의 성질 54

(5) 오차항의 정규성 검토 54

(6) 오차항의 등분산성 검토 56

(7) 오차항의 독립성 검토 58

(8) 중회귀분석에서 잔차의 성질 59

(9) 표준화 회귀계수의 성질 60

(10) 선형변환(Linear Transformations) 60

5장 자료의 연관성 61

1. 양적 자료의 연관성 61

(1) 공분산(Covariance) 61

(2) 상관계수(Correlation Coefficient) 62

(3) 상관분석 63

2. 순서형 자료의 연관성 71

(1) 스피어만의 순위상관계수(Spearman’s Rank Correlation Coefficient) 71

(2) 스피어