1. | 01_1 교과목소개 및 랜덤현상 소개 | 본 교과목의 소개와 랜덤 현상 실험에 대해 소개한다 | ||
01_2 교과목소개 및 랜덤현상 소개 | 본 교과목의 소개와 랜덤 현상 실험에 대해 소개한다 | |||
2. | 02_1 확률의 정리, 집합이론, 확률관계 | 확률에 대한 개념과 집합이론등에 대해 소개한다. | ||
02_2 확률의 정리, 집합이론, 확률관계 | 확률에 대한 개념과 집합이론등에 대해 소개한다. | |||
3. | 03_1 조건부확률. 베이스이론. 랜덤 변수. 확률분포 함수 | 조건부 확률 및 베이스 규칙과 같은 기본적 확률 이론에 대해 설명한다. | ||
03_2 조건부확률. 베이스이론. 랜덤 변수. 확률분포 함수 | 조건부 확률 및 베이스 규칙과 같은 기본적 확률 이론에 대해 설명한다. | |||
4. | 04_1 확률분포함수, 랜덤변수의 변환 | 확룰 분포 함수의 개념 및 변환 기법등을 설명한다 | ||
04_2 확률분포함수, 랜덤변수의 변환 | 확룰 분포 함수의 개념 및 변환 기법등을 설명한다 | |||
5. | 05_1 평균, 특성함수, joint CDF & PDF, 이산확률변수 | 수학적 평균 및 변환을 위한 특성 함수, joint CDF 등에 대해서 소개한다. | ||
6. | 06_1 조건부CDF, 통계적 독립 | 조건부 CDF 및 확률 변수의 통계적 독립을 소개한다. | ||
7. | 07_1 연속확률변수, 확률밀도함수, 부등식, 변환방법 | 연속확률변수, 확률밀도함수, 부등식, 변환방법 | ||
07_2 연속확률변수, 확률밀도함수, 부등식, 변환방법 | 연속확률변수, 확률밀도함수, 부등식, 변환방법 | |||
8. | 08_1 이산확률변수, joint CDF의 X와 Y | 확률변수, joint CDF의 X와 Y | ||
9. | 09_1 자기/상호-상관관계, 공분산, 가우시안 랜덤 프로세스 | 자기/상호-상관관계, 공분산의 특성을 살펴보고, 랜덤프로세스의 개념을 정립한다. | ||
09_2 자기/상호-상관관계, 공분산, 가우시안 랜덤 프로세스 | 자기/상호-상관관계, 공분산의 특성을 살펴보고, 랜덤프로세스의 개념을 정립한다. | |||
10. | 10_1 조건부확률, 조건부확률의 기대값 | 조건부확률, 조건부확률의 기대값 | ||
10_2 조건부확률, 조건부확률의 기대값 | 조건부확률, 조건부확률의 기대값 | |||
11. | 11_1 벡터 랜덤 변수, 몇가지 확률변수 함수 | 벡터 랜덤 변수, 몇가지 확률변수 함수 | ||
11_2 벡터 랜덤 변수, 몇가지 확률변수 함수 | 벡터 랜덤 변수, 몇가지 확률변수 함수 | |||
12. | 12_1 결합 가우시안 랜덤 벡터, 랜덤 변수의 합 | 결합 가우시안 랜덤 벡터, 랜덤 변수의 합 | ||
12_2 결합 가우시안 랜덤 벡터, 랜덤 변수의 합 | 결합 가우시안 랜덤 벡터, 랜덤 변수의 합 | |||
13. | 13_1 랜덤프로세스의 정의 및 구체적 예시 | 구체적인 예를 통해 랜덤 프로세스의 개념 및 특성을 이해한다. |