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--- c:ps1:2025 [2025/08/25 13:44] – hkimscil
+++ c:ps1:2025 [2025/09/08 09:13] (current) – hkimscil
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 ====== Probability and Statistics 1-1, 2025 ======
-[[../lecturer's note]]
+[[:c:private|강사용 개인노트]]
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 ===== Syllabus =====
-  * ajou bb: [[https://eclass2.ajou.ac.kr/ultra/courses/_99289_1/outline|MATH251_ 확률 및 통계1(M001-1) at abb]]
+  * ajou bb: [[https://eclass2.ajou.ac.kr/ultra/courses/_108381_1/outline|MATH251_ 확률 및 통계1(M001-1) at abb]]
-  * wiki site: this site http://commres.net/wiki/c/ps1/2025
+  * wiki site: this site http://commres.net
   * Instructor: 김효동 (1858)
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   * Time: 월A(산B103) 수A(산B103)
   * Phone: 1858
-  * TA:
+  * TA: 양승찬
-    * email:
+    * email: tba
 ==== 개요 ====
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   - 랜덤한 현상들을 적절한 확률변수를 사용하여 모델링 할 수 있다.
   - 대수의 법칙과 중심극한정리를 이해한다.
-  - 통계적 추정, 검정의 원리를 이해한다.
+  - 통계적 추정, 검증의 원리를 이해한다.
-  - 통계적 추정, 검정에 대한 대수의 법칙과 중심극한정리의 응용을 이해한다.
+  - 통계적 추정, 검증에 대한 대수의 법칙과 중심극한정리의 응용을 이해한다.
-  - t-test와 regression의 기초적인 원리를 이해한다.
+  - 실제생활과 관련된 통계검증을 해보고 이해한다.
+  - z-test, t-test, anova, regression 에 대한 원리를 소개받고 이해한다.
-</WRAP>
+==== 교재 및 참고자료 ====
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+  * [[http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2156162193|Head First Statistics: 실생활 예제로 배우는 정말 쉬운 통계 이야기]], 돈 그리피스, 임백준 역, 한빛출판사. [[:b:head first statistics]]
+  * [[https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001223651|교보문고]]
 ==== 수업형태 진행방식 ====
-  - 이론강의 : 기초적인 R 프로그래밍 문법 및 알고리즘 학습
+  - 강의: 교재 내용에 맞추어 강의
+  - R은 개인컴퓨터에 인스톨하고
+  - 수업에 사용된 코드는 익히시길 바랍니다. 따로 강의하지 않습니다.
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 ==== 수업운영방법 ====
   * 강의
-  * 정기고사 2
+  * 퀴즈 5
-  * 퀴즈 6-10회 : 4지선다형, in-class, via abb
+==== 평가 ====
+  * Participation: 15%
+  * 5 Exams: 80%
+  * Short quizes: 5% (부정기적이고, 몇 번 볼지는 모릅니다)
-==== 수업지원시스템 ====
+  * 퀴즈는 5번 봅니다.
-  * 위키 (this site)
+  * Short Quiz는 아주비비를 이용해서 봅니다. 사지선다형식의 퀴즈문제가 많지 않게 제출되면 5분내외로 풀어야 합니다.
-  * 아주 클래스 블랙보드 (미디어애널리틱스)
+  * **각종 병가는 출석만 인정됩니다.** 수업참여 점수에는 반영이 됩니다.
+  * 진료확인서 자료는 출결대체가 안됩니다. **진단서, 입원확인서만** 가능합니다.
+  * **온라인 전자출결 병결인정 신청서는 처리하지 않습니다. 신청하지 마시기 바랍니다. 진단서, 입원확인서를 원본으로 직접 수업시간전후에 제출해야 합니다. 확인만 하는 것이 아니라 제출해야 합니다. **
+  * **진단서, 입원확인서 경우라도 강사의 판단으로 반려될 수 있습니다.**
+  * 수업참여 점수는 모든 것을 포함합니다. 예를 들어,
+    * 수업시간에 자리를 자주 뜨는 것 (화장실 가는 것 포함)
+    * 다른 사람의 수강에 방해가 되는 행위를 하는 것
+    * 잦은 병결처리
+    * 잦은 지각 등
-==== 교재 및 참고자료 ====
+  * 과제, 시험, 출결을 포함한 모든 수업과정에서 **부정이 발견될 시에는** <fc #ff0000>**F가**</fc> 부여됩니다.
-  * [[http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2156162193|Head First Statistics: 실생활 예제로 배우는 정말 쉬운 통계 이야기]], 돈 그리피스, 임백준 역, 한빛출판사. [[:b:head first statistics]]
-==== 평가 ====
+  * + 와 0 그레이드는 강사의 자의로 구분합니다. 일반적으로 점수를 백점으로 보았을 때 가장 편차가 많이 나는 구간을 잘라서 그 위는 +를 아래는 0를 부여합니다. 예를 들면 총점수를 백점으로 환산했는데 1등부터 4등까지의 점수가 94,93,92.5,92 로 나타나고 5등의 점수가 89점이라면 A+학생은 4등까지가 됩니다. 만약에 모든 학생이 reasonable하게 고를 점수분포에 모여있다면 + 그레이드만 부여될 수도 있습니다. 전반적으로 만족스럽지 않은 점수라면 모두 0 점수나 B+ (B0) 를 받을 수도 있습니다. 만약에 한 학생만 99점이고 다른 학생들의 점수가 훨씬 낮은 점수라면 한 학생만 A+ 그레이드를 갖고 다른 학생은 B학점이나 그 이하를 받을 수도 있습니다.
-  * 출석: 5%
-  * 4 Quizes (Exams): 95%
 ===== Schedules =====
   * [[./2025/schedule|Schedule page]]
+==== 수업지원시스템 ====
+  * 위키 (this site)
+  * 아주 클래스 블랙보드 (미디어애널리틱스)
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