3. 강의목표
The course will cover statistical models that describe the data generation process, statistical estimation of the model parameter, and statistical inference. Topics include various estimation, interval estimation, hypothesis testing procedures, and asymptotic theory.
5. 성적평가
30 % HW; 70% Exams (Midterm, Final)
The higher exam grade will be 40%. The lower exam grade will be 30%.
There will be 10 homework assignments. Homework will be posted on PLMS course website. Two lowest scores (including missed ones) will be dropped. "Late HW will receive a grade of zero."
The passing grades for students who choose the S/U grading option are B0 or higher.
"The class TA is Ms. Gayoung An. Her email address is agy19@postech.ac.kr. All questions regarding HW should first be addressed to the TA. If any problems cannot be sorted out, please come and talk to the Instructor."
6. 강의교재
| 도서명 |
저자명 |
출판사 |
출판년도 |
ISBN |
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Statistical Inference, 2nd edition
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G. Casella and R. Berger
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Duxbury Press
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2002
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0534243126
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8. 강의진도계획
Week 1. Ch 1-2. Basic probability theory
Week 2-5. Ch 5-6. Properties of a random sample; Sufficiency
Week 6-8 Ch 7. Point estimation
Midterm on Oct 25th, Tuesday 15:30 - 17:30
Week 9-10 Ch 8. Hypothesis testing
Week 11-13 Ch 9. Interval estimation
Week 14-16 Ch 10. Asymptotics
Final on Dec 20th, Tuesday 15:30 - 17:30
9. 수업운영
COVID-19로 인하여 불시에 비대면 수업으로 전환될 수 있으며, 이 경우 POSTECHx와 ZOOM을 이용하여 대면 수업과 최대한 유사하게 강의를 진행하도록 합니다.
향후 수업관련 진행 사항은 LMS의 공지사항, 질의응답 및 과제관리를 통하여 알려 드립니다.
10. 학습법 소개 및 기타사항
A high level of diligence, responsibility, and academic honesty is expected.
11. 장애학생에 대한 학습지원 사항
- 수강 관련: 문자 통역(청각), 교과목 보조(발달), 노트필기(전 유형) 등
- 시험 관련: 시험시간 연장(필요시 전 유형), 시험지 확대 복사(시각) 등
- 기타 추가 요청사항 발생 시 장애학생지원센터(279-2434)로 요청