1. |
|
조건부확률과 Bayes 정리 |
표본공간과 사건의 개념을 이해한다.
집함으로부터 정의되는 확률의 개념과 기본 성질을 이해한다.
조건부확률의 정의와 총확률정리를 이해한다.
Bayes 정리를 이해한다. |
|
2. |
|
독립사건과 확률 |
독립사건에 대한 확률관계를 이해한다.
순열, 조합공식을 복습한다. |
|
|
|
확률변수의 정의 |
확률변수의 개념을 이해하고, 누적분포함수(CDF)의 의미를 이해한다. |
|
3. |
|
이산확률변수와 연속확률변수 |
이산확률변수와 연속확률변수의 특징을 이해한다.
연속확률변수의 확률밀도함수를 이해한다. |
|
|
|
확률변수의 평균과 분산 |
확률변수의 평균과 분산을 이해한다.
포아송분포와 지수분포의 특성을 이해한다. |
|
4. |
|
조건부 평균 |
조건부 평균의 의미를 이해하고, 조건부확률및 밀도함수를 구하는 방법을 배운다. |
|
5. |
|
여러가지 이산확률분포 |
베르노울리 분포, 이항분포, 기하학분포, 포아송분포를 학습한다. |
|
|
|
지수분포와 어랑분포 |
지수분포와 어랑(Erlang)분포를 학습한다. |
|
6. |
|
정규분포 |
정규분포의 정의와 활용예에 대하여 이해한다. |
|
|
|
다중변수 및 연합분포 |
여러확률변수가 연합된 확률분포의 정의와 연합확률분포를 학습한다. |
|
7. |
|
연합확률밀도함수와 조건부확률밀도함수 |
두 개 이상의 확률변수에 대한 연합확률밀도함수와 조건부 확률밀도함수를 유도한다. |
|
|
|
조건부 평균과 공분산 |
두 변수의 연합확률분포에서 다른 변수가 고정된 상태에서 다른 변수의 평균을 계산하는 방법과 의미를 이해한다. |
|
8. |
|
상관계수와 연합정규분포 |
상관계수의 의미를 이해한다.
연합정규분포의 수학적 정의와 의미를 이해한다. |
|
|
|
확률변수의 변환 함수 |
주어진 하나의 확률변수를 이용하여 다른 확률변수를 생성하는 함수관계를 이해하고, 생성된 확률변수의 확률분포를 기존의 확률변수와 함수로부터 유도하는 방법을 배운다, |
|
9. |
|
연속확률변수의 합과 컨볼루션 |
서로 독립인 연속확률변수의 합으로 이루어진 새로운 변수의 확률분포는 컨볼루션으로 정의됨을 배운다. |
|
10. |
|
이산확률변수의 합과 컨볼루션 |
이산확률분포에서 컨볼루션과 확률변수의 합을 배운다. |
|
11. |
|
두 확률변수의 변환 함수 |
두개 이상의 확률변수를 이용하여 여러 개의 확률변수를 만드는 과정을 이해한다. |
|
|
|
퓨리에변환과 확률변수의 특성함수 |
퓨리에 변환의 의미를 이해하고, 이를 확률밀도함수에 적용하는 특성함수에 대해서 이해한다. |
|
12. |
|
확률변수의 S변환rhk Z-변환 |
연속확률밀도함수의 S-변환과 이산확률분포의 Z-볂롼에 대해서 배운다. |
|
13. |
|
통계의 기초: 표본평균 |
확률변수로서 표본평균을 이해하고, 그 분포를 확인한다. |
|
|
|
통계의 기초: 표본분산 |
표본 분산의 정의를 배우고, 이를 통하여 모분산을 추정하는 방법을 이해한다. 표본의 개수가 적은 경우에 적용하는 학생-t 분포와 카이제곱 분포의 특징을 이해한다. |
|
14. |
|
강의자료 |
|
|