COURSE GUIDE
수강 정보
강좌 구분
KOCW
제공처
서울대학교
교수·강사
정무경
비용·방식
원문 확인
학습 기간
상시
— 종료일 미정
강좌 소개
다양한 통계적 기법들의 기초를 다루며 석사과정과 박사 1년차를 대상으로 한다 영상분석에 대한 지식은 반드시 필요하진 않으나 신경영상처리과목과 신경영상분석의 계산기법은 이 과목의 주제들을 이해하는데 도움을 줄 것이다 현재 신경영상학 분야에서 사용되는 모든 통계적 기법들에 대해서 다룰 것이며 최신 통계기법을 습득하는데 집중할 것이다 R과 MATLAB 언어를 기반으로 하나 다른 컴퓨터언어를 사용하는 것도 무방하다 general linear model likelihood estimation methods nonparametric test procedures multiple comparisons false discovery rates random field theory permutation tests logistic regression longitudinal growth model mixed effect model discriminant analysis multivariate test procedures 등의 주제를 다루며 매주 2시간의 수업과 1시간의 컴퓨터 실습으로 이루어진다 학내외의 전문가를 초빙하여 수업의 생물학적 의학적 의의에 대한 강의를 듣기도 한다 과제 30 기말 프로젝트 50 구두 발표 및 수업 참여 20의 비중으로 평가한다
핵심 정보
강좌 요약
2011년 2학기
교육 대분류
자연계열
교육 중분류
생물ㆍ화학ㆍ환경
상세 데이터
상세 데이터
강좌 소개
다양한 통계적 기법들의 기초를 다루며 석사과정과 박사 1년차를 대상으로 한다 영상분석에 대한 지식은 반드시 필요하진 않으나 신경영상처리과목과 신경영상분석의 계산기법은 이 과목의 주제들을 이해하는데 도움을 줄 것이다 현재 신경영상학 분야에서 사용되는 모든 통계적 기법들에 대해서 다룰 것이며 최신 통계기법을 습득하는데 집중할 것이다 R과 MATLAB 언어를 기반으로 하나 다른 컴퓨터언어를 사용하는 것도 무방하다 general linear model likelihood estimation methods nonparametric test procedures multiple comparisons false discovery rates random field theory permutation tests logistic regression longitudinal growth model mixed effect model discriminant analysis multivariate test procedures 등의 주제를 다루며 매주 2시간의 수업과 1시간의 컴퓨터 실습으로 이루어진다 학내외의 전문가를 초빙하여 수업의 생물학적 의학적 의의에 대한 강의를 듣기도 한다 과제 30 기말 프로젝트 50 구두 발표 및 수업 참여 20의 비중으로 평가한다
교수·강사
정무경
등록일
2012-08-14
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