| 1. | |
기본적인 확률개념 (1) | 1. 표본공간과 사건 2. 확률의 정의 3. 기초 집합 이론 4. 확률의 특성 5. 조건부 확률 6. 전체 확률 |
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| 2. | |
기본적인 확률개념 (2) | 1. 베이즈 정리 2. 독립 사건 3. 순열과 조합 |
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| 3. | |
랜덤 변수 | 1. 랜덤변수의 정의 2. 이산랜덤변수와 연속랜덤변수 3. 누적분포함수 4. 확률질량함수 5. 확률밀도함수 |
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| 4. | |
랜덤변수의 모멘트 (1) | 1. 랜덤변수의 모멘트 2. 랜덤변수의 평균 3. 랜덤변수의 분산과 표준편차 |
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| 5. | |
랜덤변수의 모멘트 (2)특별한 확률분포 함수들 (1) | 1. 체비셰프 부등식 2. 마르코프의 부등식 3. 베르누이 분포 4. 이항 분포 5. 기하 분포 6. 파스칼(음의 이항) 분포 |
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| 6. | |
특별한 확률분포 함수들 (2) | 1. 초기하 분포 2. 푸아송 분포 3. 지수 분포 4. 균일 분포 5. 정규 분포 |
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| 7. | |
다중 랜덤변수 (1) | 1. 결합누적분포함수 2. 결합확률질량함수 3. 결합확률밀도함수 |
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| 8. | |
다중 랜덤변수 (2) | 1. 조건부 누적분포함수 2. 조건부 확률질량함수 3. 조건부 확률밀도함수 4. 조건을 이용한 평균의 계산 |
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| 9. | |
다중 랜덤변수 (3)랜덤변수의 함수 (1) | 1. 조건을 이용한 확률의 계산 2. 공분산 3. 다항 분포 4. 랜덤변수의 함수 5. 랜덤변수 함수의 평균 |
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| 10. | |
랜덤변수의 함수 (2) | 1. 랜덤변수들의 합의 분포 2. 랜덤변수들의 합의 평균과 분산 3. 다수의 법칙 4. 중심 극한 정리 |
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| 11. | |
모멘트 생성 함수랜덤 과정 (1) | 1. 모멘트 생성 함수 2. 독립변수들의 모멘트 생성 함수 3. 랜덤 과정의 개요 |
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| 12. | |
랜덤 과정 (2) | 1. 푸아송 과정 2. 마르코프 과정 3. 이산시간 마르코프 연쇄 4. 채프만-콜모고로프 등식 |
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| 13. | |
랜덤 과정 (3) | 1. 상태천이 다이어그램 2. 상태의 분류 3. 한계 상태 확률 4. 에르고딕 연쇄 |
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