친절한 통계학 feat. R

대학교 통계를 힘들어 하는 그대에게, 같은 자리에 있던 선배가 노하우를 전달드립니다

강좌 소개
난이도
쉬움
카테고리
프로그래밍 - 수학
태그
통계, R
수료증
발급 가능
추천 수강대상
- 통계학을 배워야 하는 새내기
- R프로그래밍을 처음 접하는 초보자
- 통계와 관련된 지식을 쌓아야 하는 누구나
📈 통계는 배우면 배울수록 어렵고 복잡하다... 정말 그렇게 생각하시나요?



대학교 통계에 어려움을 겪고 있다면



대학교에서 통계를 수강하고 좌절한 경험이 있는
모든 분들께 딱 맞는 강좌
라 생각합니다

꼼꼼히 정리된 강의자료와 함께 온라인 판서
여러분이 어려워하는 점을 자세히 설명하고,
다양한 예제를 직접 실습하며 응용력까지
쑥 높일 수 있도록 도와드리겠습니다

처음 통계를 공부하시는 분들도
많은 것을 
얻어가시리라 생각하지만,
R 통계 프로그램을 사용하는 수업이기에
아마 통계와 프로그래밍을 함께 하기엔
다소 긴 시간이 필요한 점 확인해주세요




AI, 통계부터 시작해야 합니다


이 강의는 프로그래밍이 아닌 통계 수업으로,
프로그래밍 지식은 아주 기본적이거나
꼭 알아야 하는 것 위주로 구성되어 있습니다

하지만 통계를 알아두면 데이터 및 AI 분야를
이해하는데 큰 도움이 되니 시간내어 하나씩
공부해보시길 추천드립니다!

이후 R언어 관련 수업에서는 좀 더 심도있는
프로그래밍 지식을 포함해보겠습니다:)

강좌 예제코드 미리보기



강의를 왜 하냐구요?


통계를 오랫동안 공부하고 좋아하는 입장에서
인터넷에 한국어로 된 양질의 통계 관련 자료들이
그리 많지 않은 것을 알게 되었습니다

통게를 공부하시는 분들께 보탬이 되고자
제가 가진 지식들을 공유하고 싶습니다

제 강좌가 통계가 친숙하지 않은 분들에게
도움이 되길 바랍니다





소개를 마치며

Anyone can learn anything

제 홈페이지 문구이자 저의 모토입니다

통계를 공부하며, 또는 일반적으로 공부하며
이해가 어려워 좌절하는 순간이 자주 올 겁니다

자책하지 마세요

여러분의 머리가 나빠서, 공부를 못해서가 아니라
올바른 공부순서를 밟지 않았기 때문일 가능성이 큽니다

나는 안되는구나 하는 생각보다
여러분의 공부 과정 중 어느 부분이 비어있는지 찾고
그 부분을 메워나가 보세요

건승을 기원합니다








공부하며 알게 된 것을 나눕니다



Issac Lee

공부라는 것은 어찌 보면 참 고되고 힘든 길입니다

하면 할수록 주변에서 같은 관심 분야를 갖는 사람이
줄어들고, 결국 몇 안 되는 사람들만이 서로의 관심사에
대해 공유하게 되는 힘든 길이죠

저 역시 학창시절 같은 것을 공부하고 깨달으며 얻은
즐거움을 공유하고 싶었던 친구들이 많이 필요했습니다

통계를 공부하며 제가 배운 것들, 깨달은 것들을 여러분께
공유하고자 함은, 제가 걸어왔던 길을 걷고 있는 여러분이
좀 더 원활하게 궁금증을 해소하며 마음의 위로를
얻으시길 바라는 마음입니다

저의 자취가 여러분에게 그런 위로가 되길 기원합니다


약력

The university of lowa,
Statistics & Actuarial Science 박사과정 재학 중

성균관대학교 보험계리학 석사 졸업

성균관대학교 통계, 산업공학 학사 졸업

슬기로운 통계생활 유튜브 운영


 

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체험하기
모두 펼치기
  • 01
    Intro
    1개 (2분)
  • 시작하며
    2분
  • 02
    Section1. R프로그래밍 기초
    2개 (1시간 29분)
  • R 4.0, Rtools, Rstudio 설치하기 (Windows10)
    35분
    R프로그래밍 기초 및 데이터 불러오기
    54분
  • 03
    Section2. 데이터 시각화
    6개 (54분)
  • R에서의 $ 기호에 대하여
    5분
    파이차트(Pie Chart)에 대하여
    18분
교육 과정
모두 펼치기
  • 01
    Intro
    1개 (2분)
  • 시작하며
    2분
  • 02
    Section1. R프로그래밍 기초
    2개 (1시간 29분)
  • R 4.0, Rtools, Rstudio 설치하기 (Windows10)
    35분
    R프로그래밍 기초 및 데이터 불러오기
    54분
  • 03
    Section2. 데이터 시각화
    6개 (54분)
  • R에서의 $ 기호에 대하여
    5분
    파이차트(Pie Chart)에 대하여
    18분
    줄기 잎 그래프(Stem and Leaf plot)
    8분
    히스토그램(Histogram)에 대하여
    8분
    상자 그림(Box Plot)
    8분
    산점도(Scatter Plot) feat. asp 옵션
    5분
  • 04
    Section3. 데이터를 요약하는 통계 지표1
    5개 (1시간 30분)
  • 평균과 중앙값
    24분
    상자그림 이론편
    26분
    IQR(Interquartile Range)
    11분
    분산과 표준 편차
    13분
    분산과 표준 편차 R 실습편
    13분
  • 05
    Section4. 데이터 정보 가공을 통한 다른 정보 생성
    4개 (1시간)
  • 사용자 정의 함수 만들기 R 실습편
    13분
    [심화] 사용자 정의 함수로 최빈값(mode) 함수 만들기
    14분
    논리 연산자에 대하여
    14분
    벡터 필터링을 이용한 카테고리컬 변수 만들기
    18분
  • 06
    Section5. 데이터를 요약하는 통계 지표2 - 상관계수
    3개 (49분)
  • 상관계수 기초
    7분
    상관계수 직접 구해보기
    16분
    상관계수 계산과정 시각화
    25분
  • 07
    Section6. 회귀분석
    7개 (2시간 16분)
  • 직선을 결정하는 두 가지 요소
    11분
    회귀분석은 왜 하는 것일까?
    19분
    잔차제곱합(RSS)를 최소로 만든다는 의미
    11분
    R을 이용한 회귀직선 구하기
    15분
    [심화] 3차원 그래프를 이용한 회귀직선 해의 확인
    8분
    [심화] 정규방정식 손으로 풀기
    34분
    R에서의 회귀직선 함수 lm() 사용 및 결과 해석_1
    34분
  • 08
    Section7. 잡음과 무규칙성
    11개 (3시간 1분)
  • 잡음(noise)에 대한 모델링
    (20. 04. 30. 12:00 ~ )
    4분
    잡음이 없는 직선의 관찰
    15분
    규칙을 이용한 잡음의 모델링
    7분
    시간을 이용한 무작위수 만들기
    19분
    runif() 함수 응용
    4분
    runif() 잡음이 섞인 직선의 관찰값
    7분
    균일확률변수 runif() 함수의 시각화와 확률밀도
    25분
    정규분포를 이용한 오차의 모델링
    30분
    R 함수 dnrm()을 이용한 정규분포 모수의 이해
    30분
    정규분포 (Normal dist.)가 따르는 특별한 규칙: 68-95-99.7 규칙에 대하여
    18분
    정규분호의 68-95-99.7 규칙 연습문제 풀이
    16분
  • 09
    회귀계수 추론
    1개 (28분)
  • 우리가 배웠던 회귀계수, 변할 수 있다?
    28분
  • 10
    Outro
    1개 (2분)
  • 마치며
    (20. 04. 30. 12:00 ~ )
    2분
마지막 업데이트|2020년 11월 03일
강의자 소개
안녕하세요. 구름에듀 캡틴 Issac Lee입니다. 함께 학습을 시작해봐요!

강좌 후기
무료

평균평점
4.9
난이도
쉬움
수강기간
평생 무제한