3. 확률 (Probability)

확률과 관련된 기초통계학 글들은 기초확률론 글로 대체한다.

1. 시행과 확률(Experiments, Models, and Probabilities) - 1

기초확률론은 확률에 대한 수학적 성질들을 배우는 과목이다. chapter1과 chapter2는 거의 대부분 통계학1에서 배운 내용으로 이루어진다. 뒷부분에는 다변수적분이 등장하므로 미분적분학을 배우

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2. 시행과 확률(Experiments, Models, and Probabilities) - 2

전체 확률의 법칙의 개념과 유사한 개념을 사용한 "베이즈 정리(Bayes' Therom)"에 대해 알아보자. 정의는 아래와 같으며, 의의를 알아두는 것이 중요하다. 베이즈 정리는 "어떤 사건이 일어날 때 그

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3. 이산확률변수 (Discrete Random Variables)

확률 변수란 표본공간 S 위의 확률을 실수 위의 확률로 대응시켜주는 함수를 의미한다. 표본공간은 X의 가능한 모든 값들의 집합을 의미한다. 수학적 정의만 접했을 때는 이해가 잘 가지 않을 수

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4. 여러가지 이산확률분포 (Families of Discrete Random Distribution)

지난 글에서는 이산확률변수의 정의와 성질에 대해 알아보았다. 이번에는 다양한 이산확률분포의 종류에 대해 알아보자. 1. 베르누이 분포 (Bernoulli Random Distribution) 베르누이 분포의 평균과 분산

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5. 연속확률변수 (Continuous Random Variables)

확률변수의 종류는 "확률변수값을 셀 수 있는가?"에 따라 이산확률변수, 연속확률변수 두 가지로 나뉜다. 이번 포스팅에서는 연속확률변수에 대해 설명할 예정이다. 연속확률변수에 대해서는

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6. 여러가지 연속확률분포 (Families of Continuous Distribution)

지난 글에서는 연속확률변수의 정의와 성질에 대해 알아보았다. 이번에는 다양한 연속확률분포의 종류에 대해 알아보자. 1. 균일 분포 (Uniform Random Distribution) 이산확률분포에서도 균일분포가 등

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7. 결합확률분포와 주변확률분포 (Joint Probability Function & Marginal Probability Function)

확률변수가 두 개일 때의 분포와 결합누적분포함수 (joint cdf)를 알아보자. (cdf를 먼저 정의하는 이유는 연속확률분포일 때 cdf -> pdf 순서로 구하기 때문이다.) 1. X와 Y가 이산확률변수일 때 X와 Y가

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6. 가설 검정의 개념 (Concept of Hypothesis Test) (0)	2022.12.15
5. 표본추출과 확률분포 - 2 (0)	2022.12.15
4. 표본추출과 확률분포 - 1 (0)	2022.12.15
2. 도표와 그래프 (Chart and Graph) (0)	2022.12.15
1. 기술 통계량 (Descriptive Statistic) (0)	2022.10.09

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