확률 및 랜덤프로세스
- 성균관대학교
- 안창욱
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
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- 강의학기
- 2012년 1학기
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- 조회수
- 63,327
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- 평점
- 5/5.0 (2)
Basic concepts of probability theory. Random variables: discrete, continuous, and conditional probability distributions; averages; independence. Elementary statistics, regression technique and statistical process control. Brief introduction to discrete and continuous random processes
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01_1 교과목소개 및 랜덤현상 소개
차시별 강의
| 1. | |
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. | |
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. | |
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. | |
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. | |
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 | |
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07_2 연속확률변수, 확률밀도함수, 부등식, 변환방법 | 연속확률변수, 확률밀도함수, 부등식, 변환방법 | |
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| 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. | |
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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. | |
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. | |
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. | |
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. | |
13_1 랜덤프로세스의 정의 및 구체적 예시 | 구체적인 예를 통해 랜덤 프로세스의 개념 및 특성을 이해한다. | |
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