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조건부확률과 Bayes 정리 | 표본공간과 사건의 개념을 이해한다. 집함으로부터 정의되는 확률의 개념과 기본 성질을 이해한다. 조건부확률의 정의와 총확률정리를 이해한다. Bayes 정리를 이해한다. | ![]() |
2. | ![]() |
독립사건과 확률 | 독립사건에 대한 확률관계를 이해한다. 순열, 조합공식을 복습한다. | ![]() |
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확률변수의 정의 | 확률변수의 개념을 이해하고, 누적분포함수(CDF)의 의미를 이해한다. | ![]() |
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이산확률변수와 연속확률변수 | 이산확률변수와 연속확률변수의 특징을 이해한다. 연속확률변수의 확률밀도함수를 이해한다. | ![]() |
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확률변수의 평균과 분산 | 확률변수의 평균과 분산을 이해한다. 포아송분포와 지수분포의 특성을 이해한다. | ![]() |
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4. | ![]() |
조건부 평균 | 조건부 평균의 의미를 이해하고, 조건부확률및 밀도함수를 구하는 방법을 배운다. | ![]() |
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여러가지 이산확률분포 | 베르노울리 분포, 이항분포, 기하학분포, 포아송분포를 학습한다. | ![]() |
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지수분포와 어랑분포 | 지수분포와 어랑(Erlang)분포를 학습한다. | ![]() |
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6. | ![]() |
정규분포 | 정규분포의 정의와 활용예에 대하여 이해한다. | ![]() |
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다중변수 및 연합분포 | 여러확률변수가 연합된 확률분포의 정의와 연합확률분포를 학습한다. | ![]() |
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7. | ![]() |
연합확률밀도함수와 조건부확률밀도함수 | 두 개 이상의 확률변수에 대한 연합확률밀도함수와 조건부 확률밀도함수를 유도한다. | ![]() |
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조건부 평균과 공분산 | 두 변수의 연합확률분포에서 다른 변수가 고정된 상태에서 다른 변수의 평균을 계산하는 방법과 의미를 이해한다. | ![]() |
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8. | ![]() |
상관계수와 연합정규분포 | 상관계수의 의미를 이해한다. 연합정규분포의 수학적 정의와 의미를 이해한다. | ![]() |
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확률변수의 변환 함수 | 주어진 하나의 확률변수를 이용하여 다른 확률변수를 생성하는 함수관계를 이해하고, 생성된 확률변수의 확률분포를 기존의 확률변수와 함수로부터 유도하는 방법을 배운다, | ![]() |
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9. | ![]() |
연속확률변수의 합과 컨볼루션 | 서로 독립인 연속확률변수의 합으로 이루어진 새로운 변수의 확률분포는 컨볼루션으로 정의됨을 배운다. | ![]() |
10. | ![]() |
이산확률변수의 합과 컨볼루션 | 이산확률분포에서 컨볼루션과 확률변수의 합을 배운다. | ![]() |
11. | ![]() |
두 확률변수의 변환 함수 | 두개 이상의 확률변수를 이용하여 여러 개의 확률변수를 만드는 과정을 이해한다. | ![]() |
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퓨리에변환과 확률변수의 특성함수 | 퓨리에 변환의 의미를 이해하고, 이를 확률밀도함수에 적용하는 특성함수에 대해서 이해한다. | ![]() |
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12. | ![]() |
확률변수의 S변환rhk Z-변환 | 연속확률밀도함수의 S-변환과 이산확률분포의 Z-볂롼에 대해서 배운다. | ![]() |
13. | ![]() |
통계의 기초: 표본평균 | 확률변수로서 표본평균을 이해하고, 그 분포를 확인한다. | ![]() |
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통계의 기초: 표본분산 | 표본 분산의 정의를 배우고, 이를 통하여 모분산을 추정하는 방법을 이해한다. 표본의 개수가 적은 경우에 적용하는 학생-t 분포와 카이제곱 분포의 특징을 이해한다. | ![]() |
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강의자료 | ![]() ![]() |