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통계학
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=== 기초 분야 === 아래의 분야들은 어느 대학을 가든 '통계이론', '응용통계' 등의 이름으로 묶여 학부의 경우 전공 필수로 지정되고, 대학원의 경우 1년차에 수강을 마치는 것이 필수로 되어 있는 경우가 대부분이다. 이후 각론으로 들어가기 위한 기초를 공부한다. * '''수리통계학(이론통계)''' '수리통계학'이라는 이름과 '이론통계'라는 이름이 혼용되는 경우가 많다. 확률변수의 분포, 조건부 확률과 독립성, 몇 가지의 특수한 분포([[정규분포]], 이항분포, 다항분포, 감마분포, [[카이 제곱 분포]], [[포아송 분포]], 다변량 정규분포), 확률변수의 함수 분포, [[중심극한정리]]를 포함한 극한분포, 추정, 통계적 가설과 검정, 비모수적인 방법을 이용한 검정과 각종 통계량 등을 배운다.[* 서울대학교 통계학과 홈페이지] 요약하면 통계학의 기초개념을 수리적인 관점에서 포괄적으로 다루는 분야. * '''[[확률론]]''' * '''통계계산''' 컴퓨터 기술이 발달하면서 통계적 자료분석 방법은 점차 고도화되고 복잡해졌다. 특히 최근에는 분석해야할 데이터가 매우 커지고 방대해짐에 따라, 어떻게 하면 더 빠른 알고리즘을 이용하여 분석할 수 있을 지가 중요한 문제로 대두되었다. 이 분야에서는 통계에 사용되는 계산 방법, 즉 컴퓨팅 기술을 주로 다루며, [[빅 데이터 프로세싱]], 이미지 및 영상 처리, [[기계학습]](머신 러닝) 등에 요긴하게 응용된다. * '''[[회귀 분석]]'''(regression analysis) * '''실험계획법''' 어떤 주장을 통계적으로 검증하기 위해 자료를 수집할 때, 어떤 단계를 통하여 자료를 모을 지 실험을 계획하여야 한다. 이와 같은 실험을 계획하고 결과를 분석하는 법을 다룬다. 일반적으로 [[t-검정]], [[분산 분석]](analysis of variance; ANOVA)이라 불리는 기법이 이 맥락에서 다뤄진다.
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