326.521: 고급통계적 방법론

수업 설명

이 과목에서는 컴퓨팅의 발전을 통해서 통계학분야가 지난 반세기동안 어떻게 발전했는지 알아본다. 특히 빅데이터의 시대를 맞이하여 탐색적 자료분석과 확증적 자료분석을 보다 일반 화한 개념인 알고리즘과 통계적 추론의 발전과정에 대해서 공부한다. 알고리즘은 기본적으로 “어떻게 분석을 하는냐”를 초첨을 맞추고 있으며 이러한 경향은 특히 데이터 사이언스로 대 표되는 분야에서 특히 강조되고 있다, 반대로 통계적 추론은 “왜 이렇게 분석을 해야 하는냐” 에 대한 답변을 제공하기 위한 수학적 논리를 제공하는 분야라고 할 수 있다. 이 과목에서는 통계학의 주요 방법론을 연대별로 다음과 같이 크게 3단계로 나누어 다룰 예정이다.

Part I:

컴퓨팅 도약 이전 시점(1950년대)을 중심으로 통계학 분야의 대표적인 3개의 학파, 베 이지안(Bayesian), 빈도주의(Frequentist,우도주의 (Fisherian)에 대해서 알아본다.

Part II:

컴퓨터의 초창기 도입시기인 1950년대부터 1990년대까지 개발된 대표적인 통계 방법 론. Resampling methods, 생존분석과 EM 알고리즘, 일반화선형모형, Empircal Bayes, MCMC에 대해 소개한다.

Part III:

21세기 빅데이터의 시대에 등장한 대표적인 통계방법론, 다중비교와 벌점화 회귀분석, Random Forests, Neural Network, SVM, Post selection inference를 대해 공부한다.