확률과 통계
- 한국외국어대학교
- 김명진
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
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- 강의학기
- 2017년 2학기
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- 조회수
- 12,168
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- 강의계획서
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확률의 기본개념을 이해하고, 기초이론을 학습함으로써 정보통신공학의 심도 있는 학습을 위한 기초를 확립한다. 확률변수와 확률분포함수의 기본 개념과 평균과 분산 등 통계 자료의 의미와 응용에 대해 학습한다. 표본 분포의 특성과 통계적 추정 방법을 알아 본다. 정보통신 분야에 확률과 통계 이론이 어떻게 적용되는지 알아 본다.
차시별 강의
| 1. | |
확률 이론(1) | 확률이론의 필요성에 대해 알아 보며, 확률의 개념 등 기초 이론을 학습한다. |  |
| 2. | |
확률 이론(2) | 결합 확률과 독립 사건에 대한 정의를 알아 보고, 사후 확률의 계산 방법을 학습한다. | |
| 3. | |
확률변수(1) | 확률변수의 정의, 이산형 확률변수와 연속형 확률변수에 대해 학습한다. | |
| 4. | |
확률변수(2) | 통계적 평균(statistical averages)으로서 기대값과 분산, 표준편차에 대해 알아 본다. | |
| 5. | |
확률변수(3) | 결합확률변수(jointly diatributed random variables)를 정의하고, 확률변수의 함수를 구하는 방법을 알아 본다. | |
| 6. | |
이산형 확률 분포(1) | 이산형 확률변수(discrete random variable)의 예로서 이항 분포, 기하 분포, 음이항 분포에 대해 학습한다. | |
| 7. | |
이산형 확률 분포(2) | 이산형 확률변수(discrete random variable)의 예로서 포아송 분포, 다항분포에 대해 학습한다. | |
| 8. | |
연속형 확률분포 | 연속형 확률변수(continuous random variable)의 예로서 균일 분포, 지수 분포, 감마 분포, 와이블 분포 등에 대해 학습한다. | |
| 9. | |
정규 분포(1) | 연속형 확률분포의 대표적인 예로 정규 분포에 대해 자세히 알아 본다. 정규 분포를 통한 확률 계산 방법, 정규확률변수의 선형조합과 중심극한정리에 대해 알아 본다. | |
| 10. | |
정규 분포(2) | 정규 분포와 연관된 분포로서 대수정규분포, 카이제곱 분포, t-분포 등에 대해 알아 본다. | |
| 11. | |
기술 통계 | 기술 통계(descriptive ststistics)에서는 실험을 통하여 얻어진 자료를 표현하는 방법과 표본 통계량은 무엇인지 알아 본다. | |
| 12. | |
통계적 추정과 표본 분포(1) | 통계적 추정(estimation) 방법을 학습한다. 점 추정치(point estimate)의 정의에 대해 알아 보고, 점 추정치의 여러 특성에 대해 알아 본다. | |
| 13. | |
통계적 추정과 표본 분포(2) | 표본 분포로서 표본 비율, 표본 평균, 표본 분산에 대해 알아 본다. 모수 추정치의 구축 방법에 대해 알아 본다. | |
| 14. | |
단일 모평균의 추론 | 단일 모평균에 대한 추론 방법에 대해 학습한다. | |
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