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강의개요 | 강의소개 |  |
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확률론의 기본(1) | 집합, 부분집합, 전체집합, 카디날리티, 드모르간의 법칙 | |
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확률론의 기본(1) | 확률모델, 확률 실험, 표본 공간, 사건 | |
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확률론의 기본(1) | 확률의 공리, 조건부 확률, 베이즈 법칙 | |
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| 3. | |
확률론의 기본(2) & 이산 확률 변수(1) | 사건의 독립, 베르누이 시행, 순차 실험 | |
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확률론의 기본(2) & 이산 확률 변수(1) | 이산 확률 변수 | |
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확률론의 기본(2) & 이산 확률 변수(1) | 확률 질량 함수(PMF), 기대값, 모멘트 | |
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| 4. | |
이산 확률 변수(2) & 확률 변수(1) | 조건확률 질량 함수(CPMF) | |
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이산 확률 변수(2) & 확률 변수(1) | 베르누이, 이항, 기하, 포아송 확률 변수 | |
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이산 확률 변수(2) & 확률 변수(1) | 누적 분포 함수(CDF) | |
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| 5. | |
확률 변수(2) | 확률 밀도 함수(PDF) | |
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확률 변수(2) | 기대값과 분산(1) | |
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확률 변수(2) | 기대값과 분산(2) | |
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| 6. | |
확률 변수(3) | 균등, 지수 확률 변수 | |
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확률 변수(3) | 가우스 확률 변수, 표준 정규 분포 변환 | |
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확률 변수(3) | 확률 변수의 함수 | |
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| 7. | |
확률 변수의 쌍(1) | 화률 변수의 순서쌍 | |
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확률 변수의 쌍(1) | joint PMF, marginal PMF (1) | |
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확률 변수의 쌍(1) | joint PMF, marginal PMF (2) | |
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| 8. | |
확률 변수의 쌍(2) | joint CDF, marginal CDF | |
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확률 변수의 쌍(2) | joint PDF, marginal PDF | |
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확률 변수의 쌍(2) | joint PDF, marginal PDF(2) | |
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확률 변수의 쌍(2) | 두 확률 변수의 독립 조건 | |
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| 9. | |
확률 변수의 쌍(3) | 두 확률 변수의 결합 모멘트 | |
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확률 변수의 쌍(3) | 공분산, 상관 계수의 정의와 의미 | |
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확률 변수의 쌍(3) | 결합 가우스 확률 변수 | |
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| 10. | |
확률 변수의 쌍(4) | 두 확률 변수의 조건부 확률 | |
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확률 변수의 쌍(4) | 두 확률 변수의 함수 | |
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확률 변수 프로그래밍 | 온라인 개발 환경, 컴퓨터에서 난수 생성 | |
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확률 변수 프로그래밍 | 균등 분포의 보편성, 가우스 확률 변수 순서쌍과 상관 계수 | |
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강의자료 |  |
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