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