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Applied statistics

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Applied Statistics

Applied Statistics - Course title, Description
IE241 공학통계 I
(Engineering Statistics I)
확률모형의 설정과 데이터의 분석에 필요한 확률 및 통계의 기초적 방법을 다루며, 이산형 및 연속형 확률변수와 그 분포함수의 특성을 다룬다.
This course covers: Probabilistic and statistical methods for stochastic modeling and data analysis; Discrete and continuous random variables and the properties of their distributions.
IE241 공학통계 Ⅱ
(Engineering Statistics II)
공학통계 I의 계속과목으로서 모수의 추정, 각종 통계량의 분포, 추정 및 가설 검정, 단순 회귀분석 등을 다룬다. (선수과목 : IE241)
This course is a continuation of Engineering Statistics I. Sampling distributions, parameter estimation, hypothesis testing, and simple regression analysis are covered.
IE342 회귀분석 및 실험계획법
(Regression Analysis and Experimental Designs)
다중회귀분석 및 실험계획의 기본이론과 산업공학의 제 문제에 대한 응용방법을 다룬다. 주요 내용으로는 최소제곱법의 원리, 회귀모형의 설정, 다양한 실험계획법의 특성과 그 활용법 등이다. (선수과목 : IE341 또는 담당교수허가)
This course deals with basic theories of regression analysis and experimental design and their applications to industrial engineering problems. Major topics include: principles of least squares, regression model building, analysis of experimental data, and experimental designs for product and process optimization.
IE441 품질관리
(Quality Control)
총체적 품질관리의 기본원리, 관리도법과 공정 능력분석 등을 통한 통계적 공정관리, 각종 샘플링 검사 등의 통계적 품질관리기법과 그 응용을 다룬다. (선수과목 : IE241, IE341)
This course is an introduction to the theory and applications of quality control techniques. Topics include: total quality management; graphical methods for quality; Shewhart control charts and other process control techniques; lot-by-lot, continuous and other acceptance sampling plans; process improvement using designed experiments, Taguchi methods, and evolutionary operation (EVOP).
IE442 통계자료분석 사례연구
(Case Studies in Statistical Data Analysis)
공학 및 경영자료에 대한 통계적 분석방법과 해석을 다룬다. 통계자료의 정리 및 분석, 확률지 및 그래프를 이용한 분석, 회귀분석 등을 다루며, 특히 관련 컴퓨터 소프트웨어의 사용과 실제 사례연구에 중점을 준다. (선수과목 : IE341 또는 담당교수허가)
Statistical analysis and interpretation of engineering and management data are taught. Emphases are put on statistical softwares and case studies.
IE542 회귀분석의 이론과 실제
(Regression Analysis: Theory and Practice)
회귀분석의 일반이론과 산업공학의 제 문제에 대한 활용방법을 중점적으로 다룬다. 주요 논제로는 일반 선형모형이론, 단순 및 다중 회귀분석, 다항회귀, 변수선택, 반응표면분석, 비선형 회귀분석 등이다. (선수과목 : CC511 또는 담당교수허가)
This course reviews general theories of linear regression models with applications to industrial engineering problems. Topics include: Principles of least squares method; multivariate normal distribution and quadratic forms; estimation and hypothesis testing; residual analysis; polynomial regression and ridge regression; regression model building; response surface methodology, etc. Computational aspects of regression analysis are also emphasized.
IE641 수리통계학
(Mathematical Statistics)
근대 확률론과 통계적 방법의 수학적 이론을 다루며, 주요 논제로는 확률론 및 통계적 방법의 기본원리, 확률변수 및 분포함수, 대수법칙 및 중심 극한정리, 통계량 분포, 점 및 구간추정, 가설검정이론, 비모수 추론 및 축차적 추론 등이다. (선수과목 : CC511 또는 담당교수허가)
Balanced treatment of modern probability theory and statistical inference with a view toward industrial applications are taught in this course. Topics include: random variables and their distributions; moments and generating functions; limit theorems; sample moments and their distributions; sufficiency and completeness; unbiased, maximum likelihood and Bayes estimation; MP, UMP and unbiased tests; sequential tests; confidence estimation, etc. (Prerequisite: CC 511 or permission of instructor).
IE642 예측 및 시계열 분석
(Forecasting and Time Series Analysis)
현존하는 통계적 예측기법의 이론과 그 응용을 다루며, 주요 논제로는 예측개론, 이동평균, Decomposition, 지수평활법, 회귀분석방법, 예측오차분석, Box-Jenkins 모형 및 Spectral Analysis, 베이스 예측기법 및 정성적 예측기법 등이다. (선수과목 : CC511 또는 IE641)
IE643 실험계획 및 분석
(Design and Analysis of Experiments)
실험계획 및 실험결과의 통계적 분석과 산업공학 문제에의 응용을 중점적으로 다룬다. 주요 논제로는 분산분석의 원리, 제품 및 공정의 설계와 개선을 위한 실험계획법, 비용과 통계적 효율성을 고려한 최적 실험설계 등이며, 일원 배치법, 다원 배치법, 일부 실시법, 난괴법, 분할법, 지분실험법, 직교배열 등의 특성과 활용법을 다룬다. (선수과목 : CC511 또는 담당교수허가)
Theories of experimental design and analysis methods of experimental data with applications to industrial problems are taught in this course. Characteristics of various experimental designs and analysis of variance method are covered. Emphasis is put on experimental methods for the design and improvement of products or processes and on optimal experimental design considering the cost and statistical efficiency.
IE644 수명시험 및 분석
(Life Testing and Survival Analysis)
수명시험에 관련된 다양한 개념과 수명분포의 특성 및 수명 데이타의 분석방법을 다룬다. 또한 가속수명시험 및 신뢰도 합격판정 샘플링계획의 설계와 비례고장률 모형, 다고장 수명모형 등의 분석방법을 다룬다. (선수과목 : CC511 또는 IE641)
This course covers statistical theory and application of survival analysis and life test methods. Topics include: lifetime distributions and their properties; parametric and nonparametric lifetime data analysis and inference; parametric regression and proportional hazard models; theory of competing risks; accelerated life testing and related topics; design of life test plans, etc.
IE645 품질공학
(Quality Engineering)
통계적 품질관리 분야의 고급기법에 대한 이론 및 응용을 다룬다. 주요 내용으로는 관리도의 설계 및 해석(CUSUM, EWMA, VSI 관리도 등), 공정능력 분석 및 공정 모수 설정, 실시간 공정제어, 샘플링 검사 방식의 설계, 다변량 및 벌크 샘플링 검사, 스크리닝 검사, 로버스트 설계기법 등이다.
This course deals with theories and applications of advanced statistical quality control techniques. Topics include design and analysis of control charts, process capability analysis, real-time process control, design of sampling inspection plans, multivariate and bulk sampling inspection plans, screening plans, and robust design methodology.
IE646 데이터 마이닝
(Data Mining)
데이터 마이닝의 기본 개념, 모델, 알고리즘, 응용사례 및 전개방법을 다룬다. 구체적 기법으로는 데이터 시각화, 군집화, 연관성 규칙, 의사결정나무분석, 인공신경망 등을 포함하며, e-business와 관련하여 web mining, CRM분야에서의 응용방법을 다룬다.
Topics include basic concepts, models and algorithms, case studies and deployment strategies. Major techniques are data visualization, clustering, association rules, decision trees and artificial neural networks. Web mining and CRM applications are also covered.