😀 이번 포스팅의 목표는 1. 이산형·연속형 분포에서 평균 및 분산 구하기 2. 공분산 정의 이해 앞서 살펴보았던 실험 정의, 기억하시나요? 어떠한 현상의 관찰 결과를 얻기 위한 과정으로 알려드렸는데요! 이번 포스팅의 핵심적인 내용, 확률 변수는 여기서 시작됩니다~! 그럼 시작해보겠습니다☺ 1. 확률 분포 확률 변수(random variable) : 실험 결과를 표현하는 수치적 양 확률 분포(probability distribution) : 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수 확률 분포,, 갑자기 정의 덩그러니 제시하니 조금 어렵죠? 지금부터 우리는 실수 범위에서 임의로 값을 선정하여 추가하는 실험을 해보겠습니다. 현재 우리는 임의의 값 -1.28 / 1.34 / 0.47 / 0.1 / ..
😀 통계학을 입문하기에 앞서 기본적인 개념에 대하여 먼저 알아보도록 합시다! 그래서 이번 포스팅의 목표는 1. 사건이 발생했을 때 경우의 수 계산 2. 집합의 기호와 성질에 대한 이해 1. 경우의 수(number of cases) 경우의 수 : 어떠한 사건이 발생할 수 있는 가지의 수 합의 법칙 : 서로 영향을 주지 않는 결과를 가지는 $A$ 또는 $B$가 일어나는 경우의 수 (각 경우의 수의 합) 곱의 법칙 : 서로 영향을 주지 않는 결과를 가지는 $A$ 과 $B$가 동시 일어나는 경우의 수 (각 경우의 수의 곱) 합의법칙과 곱의 법칙을 이용한 2개의 식을 살펴보려고 해요😀 순열(Permutation) : 서로 다른 $n$ 개 중 $r$개를 선택하여 나열하는 경우의 수, ${}_n{\rm P}_r$ 계..
안녕하세요 :D 통계학이 생각보다 쉽다는 것을 알리기 위해서 이번 블로그를 기획하게 되었습니다! 네이버 블로그에서도 동시 진행될 예정입니다. https://blog.naver.com/000__eun 학부 수준의 2명이 힘을 모아 아래와 같은 순서로 진행하고자 합니다. 추가되면 좋을 부분은 언제든지 말씀해주세요😀 1. 기본적 개념 정의 ▶ 목표 - 수리통계를 이해에 있어 기본적인 개념 설명 ▶ 다룰 내용 - 표본공간(집합 등) - 사건 정의 - 경우의 수 - 확률(조건부 확률 등) - 중심극한정리) 2. 분포간 관계 ▶ 목표 - 각 분포 평균, 분산 도출 - 분포간 관계 이해 ▶ 다룰 내용 - 분포 개념도(마인드맵) - 분포 성립 조건 - 기댓값, 분산, mgf, pdf, pmf, cdf ◆ 이산형 분포 ..