강의 도움말
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CHAPTER 1 Data Handling and Descriptive Statistics강의시간01:32:37
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1-1. Value chain of datascience programming
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1-2. Dataset
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1-3. Dataset Read with Pandas
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1-4. Histogram and Bin size selection
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1-5. Descriptive Statistics
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1-6. Unbiased Estimator
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1-7. Matplotlib
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1-8. Pivot Table
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Lecture Note Chapter 1
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Quiz 1
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CHAPTER 2 Distribution and Parameter Inference강의시간01:47:33
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2-1. detour - Bin Size Selection and Model Complexity
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2-2. Distribution
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2-3. Normal Distribution
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2-4. Gamma Distribution and Moment Statistics
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2-5. Method of Moments
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2-6. Method of Moments - Gamma Dist
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2-7. Result from Method of Memoments
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2-8. MLE of Gaussian Distribution
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2-9. MLE of Gamma Distribution
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2-10. Parameter Estimation by SciPy
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Lecture Note Chapter 2
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Quiz 2
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CHAPTER 3 Confidence Interval and Bootstrapping강의시간01:35:21
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3-1. Sample and Population
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3-2. Point Estimate on Multiple Samples
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3-3. Central Limit Theorem
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3-4. Properties of Expectation
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3-5. Distribution of Sample Statistics
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3-6. Confidence Interval of Normal Distribution
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3-7. Bootstrapping
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3-8. Implementation of Bootstrapping
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3-9. Confidence Interval By SciPy
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Lecture Note Chapter 3
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Quiz 3
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CHAPTER 4 Multivariate Distribution and Covariance강의시간01:37:53
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4-1. Multivariate Gaussian Distribution
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4-2. Samples of Multivariate Gaussian Distribution
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4-3. Covariance Matrix
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4-4. Pearson Correlation
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4-5. Scatter Plot Matrix
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4-6. Kernel Density Estimation
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4-7. Correlation Table
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Lecture Note Chapter 4
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Quiz 4
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CHAPTER 5 Linear Regression강의시간01:04:32
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5-1. Deterministic Relation
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5-2. Estimation of Dependent Variable
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5-3. Estimating the parameter, beta
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5-4. Parameter Estimation by Least Square
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5-5. Implementation of Simple Linear Regression
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5-6. Evaluation of Linear Regression
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5-7. R-Square
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Lecture Note Chapter 5
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Quiz 5
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★강의 수강 후 의견을 부탁드리겠습니다.★
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