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데이터 분석
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6개 섹션, 53개 강의
1
Python
1.1
Miniforge 설치
1.2
Python 데이터 포맷
2
탐색적 데이터 분석
2.1
탐색적 데이터 분석 (EDA)
2.2
중심경향치
2.3
변산성 측정치
2.4
백분위수와 사분위수
2.5
분포의 특성
2.6
한 변수의 분포 시각화
2.7
두 변수의 관계 시각화
2.8
플롯 커스터마이제이션
3
추론 통계
3.1
확률
3.2
확률 분포
3.3
추정
3.4
신뢰구간
3.5
평균의 신뢰구간
3.6
비표집 오차
3.7
표집분포
3.8
여론조사의 표본오차
3.9
부트스트랩
3.10
신뢰수준
3.11
오차 범위
3.12
가설검정의 핵심 개념
3.13
통계적 가설 검정
3.14
독립표본 t 검정
4
집단 비교
4.1
1종 오류와 2종 오류
4.2
p-value
4.3
집단 비교 (t-test)
4.4
효과 크기
4.5
여러 집단의 평균 비교 (ANOVA)
4.6
사후 검정
4.7
계획 비교
4.8
대응 표본
4.9
비율의 비교
4.10
대응표본의 비율 비교
5
상관과 회귀
5.1
상관 분석
5.2
피어슨 상관계수
5.3
상관과 인과
5.4
포트폴리오
5.5
회귀분석
5.6
결정계수
5.7
다중회귀분석
5.8
표준화 회귀계수
5.9
다중공선성
5.10
범주형 독립변수
5.11
범주가 3개 이상인 독립변수
6
회귀분석의 응용
6.1
상관과 회귀분석 복습
6.2
모형 선택
6.3
잔차 분석
6.4
이상점
6.5
변수의 변형
6.6
I-function
6.7
교호작용
6.8
이중차분법
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