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정보통계학과는 지식기반 사회를 선도할 정보화 마인드, 통계조사 및 자료분석 능력, 정보화 능력을 가진 통계전문가를 양성하는데 그 목적이 있다. 특히, 국가통계조사 업무수행에 필요한 역량제고에 초점을 맞추어 실무중심으로 교육한다.
 

교수 소개

교 수 명 사 진 학 력 연락처 및 실험실
권세혁 ·통계학사(성균관대학교)
통계학석사(성균관대학교)
통계학박사(미)North Carolina st. Univ.)
·강의분야 : 정보통계방법, 통계조사사례연구, 선형모형
·연구실 : 경상대학 3층 310호 050310
042-629-7622
wolfpack@hnu.ac.kr
김명준 ·경제학사(중앙대학교)
통계학석사(University of Florida)
통계학박사(University of Florida)
·강의분야 : 통계소프트웨어사용, 통계적추론, 경제통계
·연구실 : 경상대학 3층 206호 050206
042-629-7665
mkim@hnu.kr
박병화 ·B.S.(MIS, University of Arizona)
M.A.(Management, University of Nebraska)
M.S.(Computational Science, George Mason University)
Ph.D.(Computational Sciences and informatics, George Mason University)
·강의분야 : 통계소프트웨어사용, 통계적추론, 경제통계
·연구실 : 경상대학 4층 416호 050416
042-629-7518
bpark@hnu.kr
 

교과 과정

교과과정
영역별 교과목명 시간수 학점 비고
전공 통 계 원 리 2 2
조 사 방 법 론 2 2
통 계 소 프 트 웨 어 활 용 2 2
통 계 적 추 론 2 2
표 본 조 사 론 2 2
정 보 통 계 방 법 론 2 2
선 형 모 형 2 2
시 계 열 분 석 2 2
통 계 조 사 기 획 실 습 2 2
통 계 조 사 사 례 연 구 2 2
다 변 량 자 료 분 석 2 2
이 산 형 자 료 분 석 2 2
품 질 통 계 학 2 2
응 용 실 험 계 획 법 2 2
6 시 그 마 품 질 혁 신 2 2
경 제 통 계 2 2
사 회 통 계 2 2
데 이 터 마 이 닝 2 2
정 보 시 스 템 분 석 2 2
웹 과 통 계 정 보 2 2
통 계 학 특 강 Ⅰ,Ⅱ 2 2
논 문 세 미 나 Ⅰ, Ⅱ 2 2
논 문 지 도 2 2
46 46





통계원리 (Mathematical Statistics)
통계 이론 및 방법론을 이해하는 필수적인 수리 통계 이론을 다룬다. 표본 공간, 확률, 이산형 및 연속형 확률 변수, 분포 함수 및 변수 변환, 독립, 조건부 확률 등을 다룬다.
 
조사방법론 (Survey Research)
사회 과학 조사 방법 개념 및 방법론을 실습 위주로 강의한다. 조사 방법, 표본 추출 방법, 척도, 분석 방법이 포함된다.
 
통계소프트웨어 활용 (Statistical Software)
수집한 자료를 그래프나 숫자로 정리하거나, 분석하여 원하는 정보를 얻고, 그 정보를 다양한 형태의 보고서를 작성하는데 필요한 통계 소프트웨어 사용 능력을 갖도록 한다. 통계 소프트웨어 중 가장 널리 사용되는 SAS, SPSS, Minitab 활용 방법 및 엑셀을 이용한 보고서 작성 방법을 다룬다.
 
통계적 추론 (Statistical Inference)
모수 추정 및 가설 검정 방법을 다룬다. 분포족, 충분성, 불편성, 등변성, 베이즈 추정, 최소최대 추정, 최대우도추정의 추정 이론과 균일 최강력 검정, 불편 검정법, 정규분포에서의 불편 추정법과 불편검정법, 선형가설의 검정법, 최소 최대원리를 강의한다.
 
표본조사론 (Sampling Theory)
확률 표본 추출 방법인 단순임의추출법(SRS), 계통 추출법, 층화 추출법, 군집 추출법의 표본 오차 및 오차 분산 계산 방법을 다룬다. 비확률적 추출 방법, 고전적 설계론과 현대적 설계론 비교, 현실적 표본 설계 등이 포함된다.
 
정보통계방법론 (Informational Statistics Method)
수집된 데이터에 다양한 통계적 방법을 적용하여 정보를 얻어내는 일련의 과정을 다룬다. 통계 소프트웨어 활용 및 보고서 작성 방법도 강의한다.
 
선형모형 (Linear Model)
선형 모형 설정 방법, 가정, 추정 방법을 회귀 분석 중심으로 다루며 추정 가능, 추정 방법, 추정치 분포 및 가설 검정 방법, 분산 분석표 작성, 변수 선택 방법을 강의한다. 모형의 이해를 위하여 행렬 이론도 다룬다.
 
시계열분석 (Time Series Data Analysis)
경제 분야시계열 자료의 분석을 위한 통계적 기법을 소개한다. 지수 평활법, ARIMA분석, Fourier analysis, Spectral 이론을 강의하고 예측, 모형설정, 모형추정에 관한 내용도 다룬다.
 
통계조사 기획실습
통계 조사 기획 능력을 갖출 수 있도록 강의한다.
 
통계조사 사례연구 (Case Study)
사례 중심으로 통계적 방법론을 다룬다.
 
다변량 자료분석 (Multivariate Data Analysis)
경영, 경제, 사회 과학 데이터에 내재된 변수들 간의 관계를 이용하여 측정 변수의 개수를 축약하거나 조사된 개체를 분류하는 방법론에 관한 것이다. 주성분 분석, 요인 분석, 판별 분석, 군집 분석 중심으로 강의한다.
 
이산형 자료분석 (Discrete Data Analysis)
사회 과학은 물론 의학 실험에서 얻어지는 이산형(범주형) 데이터 분석 방법을 다룬다. 교차 표 분석, Logistics 회귀 분석, Log-Linear 모형을 강의한다.
 
품질통계학 (Quality Engineering)
기업에서 생산되는 생산품의 품질향상을 위한 통계적 관리방법을 논하게 된다. 본 과목에서 포함되는 내용은 데이터의 정리방법, 계량치 및 계수치의 추정과 검정, 간이분석법, 샘플링오차, 샘플링검사, 관리도 공정관리, 신뢰성 등이다.
 
응용실험계획법 (Experimental Design)
실험계획법의 기본개념과 완전 확률화 설계, 확률화 블록설계, 라틴방격법, 요인실험, 직교 배열, 지분 설계, 교락 설계, 반응 표본 설계, 다구찌 실험 설계를 다룬다.
 
6시그마 품질혁신 (6-Sigma)
품질 관리의 새로운 개념인 6-시그마 개념과 사용 방법을 강의한다.
 
경제통계 (Econometrics)
계량 경제학에서 다루는 모형을 강의하며 SAS/ETS 활용 방법을 다룬다.
 
사회통계 (Social Statistics)
통계적 자료탐색, 통계학 추론의 개념, 비교실험의 계획과 분석, 범주형 자료분석, 측정의 신뢰성과 타당성 등 사회과학에서의 통계방법론을 강의한다.
 
데이터 마이닝 (Data Mining)
대용량 데이터에 숨겨진 데이터 관계, 패턴을 탐색하고 이를 모형화하여 기업 경영, 의사결정에 근간이 되는 정보를 얻는 일련의 과정인 데이터 마이닝을 강의한다. 데이터 마이닝 기본 개념, 분석 방법, 분석 절차, 그리고 결과 해석 방법을 실제 필드 자료를 이용하여 다루고 데이터 마이닝 소프트웨어는 SAS-Eminor를 이용한다
 
정보시스템 분석 (Information System)
SAS/EIS, SAS/AF, SAS/Internet 등을 이용하여 통계 정보 시스템을 구축하고 관리하는 방법을 강의한다.
 
웹과 통계정보 (Web based Information)
웹기반 통계정보시스템 설계 및 구축 방법을 다룸
 
통계학 특강Ⅰ,Ⅱ (Special Topic I, II)
새로운 통계 개념 및 방법론을 다룬다.
 
논문세미나 Ⅰ,Ⅱ (Seminar I, II)
논문을 준비하는 기본 과정으로 기존 연구 논문 이해, 요약 방법을 토론 및 발표 중심으로 다룬다.
 
논문지도 (Thesis Preparation)
논문 작성 방법을 강의한다.

운영 특성

1)

사회적 수요에 부응하는 교육 : 기존 이론 중심의 교육과정과 비교하여 사회적 수요에 획기적으로 다가가는 실천적 교육과정으로 운영한다.
   
2)

실무교육형 초빙 교수제 운영 : 본교 전임교수에 한정시키지 않고, 다양한 실무경험을 쌓은 노련한 외부 전문경력인사를 예우교수, 겸임교수, 객원교수, 시간강사로 초빙하여 실무중심 교육을 집중적으로 담당케 한다.
   
3)

가상 시나리오 프로그램 : 이미 발생한 문제를 토대로 구성된 기존의 교육과정과는 달리, 가상의 문제들을 시나리오별로 책정하여 교육프로그램을 구성·운영한다.
   
4)

미래예측 교과과정 : 현상 설명에 역점을 둔 것 기존 교육과정과 달리 미래 상황에 대한 예측과 대은에 초점을 둔 미래지향적 교육과정을 제공한다.