경영경제통계학 마스터
과목경영경제통계학
강사오상용
강의 구성35강
강의시간약 17시간
수강기간120일
정가100,000원
판매가100,000원
- 강의소개
- 커리큘럼
- 수강평
강의 소개
이런 고민 있으신가요?
😓통계학이 처음인데, 수식과 그래프가 동시에 나오면서 막막해진다
📉확률분포·표본분포 같은 추상적 개념이 직관적으로 와닿지 않는다
📚수학 노베이스인데 전공 필수라 통계학을 수강해야 하는 상황이다
🤔개념은 알겠는데 실제 데이터에 어떻게 적용하는지 연결이 안 된다
통계학의 필요성부터 시작하여, 데이터 → 확률 → 분포 → 추정까지 단계별로 쌓아가는 강의 설계로, 수학 노베이스도 원리부터 이해할 수 있습니다.
이 강의에서 배울 내용
통계학의 필요성과 공부법을 이해합니다
데이터의 형태·범주데이터·구간데이터를 그래프와 표로 나타냅니다
중심위치·변동성·상대위치·선형관계의 척도를 완성합니다
데이터 수집방법·표본추출·표본추출오차를 다룹니다
확률 — 결합·한계·조건부 확률과 베이즈의 법칙을 이해합니다
확률분포 — 이항분포와 포트폴리오 분산투자 응용을 다룹니다
정규분포·지수분포 등 연속확률분포를 완성합니다
표본분포(표본평균·표본비율·표본분산)와 모평균의 추정을 정리합니다
이 강의로 완성되는 개념+실력
데이터 형태·그래프중심위치·변동성 척도표본추출·조사방법확률·조건부 확률확률분포·이항분포정규분포·지수분포표본분포추정·신뢰구간
경영경제통계학 마스터
통계학은 데이터를 읽고 의사결정을 내리는 도구입니다. 빅데이터 시대에 경영·경제 분야에서 통계학이 왜 필요한지부터 시작합니다.
통계학의 핵심은 계산이 아니라 데이터를 해석하는 원리입니다.
오상용 교수님이 통계학의 기초부터 추정까지, 원리 중심으로 꼼꼼하게 설명합니다.
경영·경제 분야의 통계학 전 범위를 체계적으로 완성하는 강의입니다. 37강에 걸쳐 데이터 형태·그래프·기술통계·확률·확률분포·표본분포·추정을 다루며, 포트폴리오 분산투자 등 금융 응용도 포함합니다.
📊
경영학·경제학
기술통계·확률·추정은 경영학·경제학의 데이터 분석 기반입니다
🏦
금융·투자·리스크관리
포트폴리오 이론·확률분포는 금융·투자·리스크관리의 핵심 도구입니다
📈
마케팅·빅데이터
표본추출·데이터 분석은 마케팅 조사·빅데이터 분석의 기반입니다
이런 분께 추천합니다
01통계학 수업을 듣고 있는 경영학·경제학·상경 계열 대학생
02수학 노베이스로 통계학을 처음 접하는 입문자
03대학 수업 진도를 따라가기 힘들거나, 예습·복습이 필요한 학생
04데이터 분석·금융 분야에서 통계학 기초가 필요한 직장인
학습 목표 및 효과
🔬경영경제통계학 전 범위의 핵심 개념을 완성합니다
📊데이터를 그래프와 기술통계로 요약하고 해석할 수 있습니다
⚙️확률·확률분포·표본분포를 체계적으로 이해하고 추정에 적용합니다
📋통계학의 전체 흐름을 파악하고 전공 심화 수업의 기반을 갖춥니다
강의 특징
0101 오상용 교수님에게 제대로 배운다
- 핵심 개념 → 사례 → 문제 적용 구조로 원리 중심 학습
- 계산보다 원리를 이해하는 강의 설계
- 금융·경영 분야의 실전 응용 사례 포함
0202 경영경제통계학 — 단원 간 개념을 연결하는 강의
- 통계학의 필요성과 공부법에서 출발하고, 데이터의 형태·그래프·기술통계에서 데이터를 읽는 기초를 잡습니다
- 표본추출·조사방법에서 데이터 수집의 원리를 이해하고, 확률·조건부 확률·베이즈 법칙에서 불확실성을 다루는 도구를 세웁니다
- 확률분포(이항·정규·지수)에서 데이터의 패턴을 이해하고, 포트폴리오 분산투자에서 금융 응용을 다룹니다
- 표본분포에서 추론의 기반을 세우고, 모평균의 추정에서 통계적 의사결정의 핵심을 마무리합니다
0303 통계학 습득을 위한 최적의 커리큘럼
- 개념을 정확하게 정립하는 체계적인 강의 구성
- 빅데이터 시대의 실전 응용력 강화
강사 소개
오상용
경제학 (4년제 / 인문계열 / 경제학)
경력/약력
성균관대학교 경제학과 졸업 뉴욕주립대학교 경제학 석사 뉴욕주립대학교 경제학 박사 前 블룸스버그대학교 경제학 전임강사 前 버팔로주립대학교 경제학과 강사 前 뉴욕주립대학교 경제학과 강사 現 삼성 멀티캠퍼스 경제학, 통계학 대표 강사 現 탑그레이드 경제학 대표강사
커리큘럼
35강 · 약 16시간 54분통계학을 공부하는 이유(빅데이터 시대에 통계학의 필요성)0:28:46
통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?(통계학 공부법)0:26:08
1통계학은 어떤 학문인가?(1)0:20:35
2통계학은 어떤 학문인가?(2)0:22:13
3통계학은 어떤 학문인가?(3)0:36:55
42.1 데이터의 형태와 정보0:21:23
52.2 범주데이터를 그래프와 표로 나타내기0:10:26
62.3 두 범주변수의 관계 나타내기와 두 개 이상의 범주데이터 비교하기0:15:19
73.1 구간데이터를 위한 그래프 기법0:28:30
83.2 시계열 데이터 나타내기0:11:56
93.3 두 구간변수의 관계 나타내기0:16:35
104.1 중심위치의 척도0:51:16
114.2 변동성의 척도0:46:07
124.3 상대위치의 척도0:18:00
134.4 선형관계의 척도0:34:02
145.1 데이터 수집방법0:19:17
155.2 표본추출0:10:57
165.3 표본추출방법0:16:08
175.4 표본추출차와 비표본추출오차0:13:23
186.1 사건에 확률을 부여하는 방법0:26:30
196.2 결합확률, 한계확률, 조건부 확률0:47:46
206.3 확률법칙과 확률나무0:23:52
216.4 베이즈의 법칙0:20:56
227.1 확률변수와 확률분포1:01:46
237.2 이변량 확률분포0:25:45
247.3 금융분야의 통계학 응용 : 포트폴리오 분산투자와 자산배분0:19:17
257.4 이항분포0:36:03
268.1 확률밀도함수0:22:04
278.2 정규분포0:55:16
288.3 지수분포0:09:25
298.4 기타 연속확률분포0:27:13
309.1 표본평균의 표본분포1:06:44
319.2 표본비율의 표본분포0:25:12
329.3 표본분산의 표본분포0:34:10
3310.1 추정의 개념0:37:27
3410.2 모표준편차가 알려져 있을 때 모평균의 추정0:56:54
3510.3 추정의 개념0:25:13
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