양자 역학의 증거가 되는 실험 슈테른-게를라흐 실험(Stern–Gerlach experiment), 편광판 실험에 대해 다루고 이후 정량적인 계산에 앞서 필요한 양자역학의 공리를 알아본다.

양자 컴퓨팅에 대해 다루기 전 알아야할 기본적인 내용인 디렉 표기법(dirac notation), 양자 역학(quantum mechanics)에 대해서 다룬다.

Input data가 알려지지 않은 속성에 의해 오차항과의 상관 관계가 존재할 때 output을 정확하게 예측해낼 수 있는 방법인 도구변수 추정법(instrument variable estimation)에 대해 알아본다.

일반적인 모델에 대해서 등분산성 조건, 자기 상관성 없음 조건을 단번에 극복할 수 있는 GLS(Generalized least squares)방법에 대해서 알아보고 이게 왜 가능한지에 대해서 알아본다. 추가적으로 GLS의 단점을 극복하는 Cochrane-Orcutt Method에 대해서 알아본다.

시계열 데이터에서 정상성(stationary)란 무엇인지 알아보고, 모델에서 자기상관성(auto correlation)이 존재하면 어떤 현상이 발생하는지 알아보고, 자기상관성을 분석하는 AR모델을 사용하는 검정방법인 Breusch-Godfrey Test와 Durbin-Watson Test으로 Classical assumption에서 자기상관성이 없다는...

Classical assumption에서 말하는 등분산성(homoskedasticity) 조건이 깨지게 되면 OLS 추정치는 어떻게 되는지를 알아보고, 이분산성(heteroskedasticity)의 판단을 어떻게 해야 하는지를 Breusch-Pagan Test(LM Test), White test를 통해 알아본다.

여러 변형 OLS에 앞서 필요한 조건, 조건부 확률, 조건부 기댓값, 확실한 수렴(Sure Convergence), 거의 확실한 수렴(Almost Sure Convergence), 확률 수렴(Convergence in Probability), 분포 수렴(Convergence in Distribution), 큰 수의 법칙, 중심 극한 정리 등의 수리통계...

회귀모델에서 다중공선성이 발생하면 어떤 문제가 발생하는지를 알아보고 이를 판단하는 지표인 Variance Inflation Factor(VIF)에 대해서 알아본다.

규모에 따른 수익 모형을 예시로 들어 제약조건이 존재하는 상황에서 기존 모델의 추정치가 어떻게 되는지를 검정 통계량 관점에서 확인해보고 올바르게 추정치를 찾는 방법을 알아본다. 또, 연속적인 데이터 속에서 구조적인 변화의 존재 여부를 검정하는 chow test를 다룬다.

모델을 잘못 설계한 경우에 어떤 문제가 발생하는지를 알아보고 이를 판단하는 지표인 조정된 결정 계수, 아카이케 정보 기준(AIC), 베이지안 정보 기준(BIC)에 대해서 다룬다.