😀 이번 포스팅의 목표 1. 베르누이분포 이해 2. 이항분포 이해 3. 다항분포 이해 본격적으로 이산형 분포에 대해 알아보겠습니다. 이번 포스팅에서는 베르누이분포, 이항분포, 다항분포에 대해 설명하겠습니다. 이산형 분포는 연두색 박스가 해당됩니다. 1. 베르누이분포(Bernoulli distribution) 베르누이 분포에 대해 배우기 전, 베르누이 시행에 대해 먼저 알아보겠습니다. 베르누이 시행(Bernoulli trial) 1회 실험에서 완전히 분할되는 2가지 사건이 서로 배반, 독립인 확률 실험 결과 쉽게 생각하면, 동전을 1번 던지는 게임에서 앞면이 나오면 이기는 게임을 한다고 해봅시다. 앞면이 나오면 성공, 뒷면이 나오면 실패인 셈이죠. 이렇게 '성공'과 '실패'로 나뉘어지는 결과가 나오는 시행..
😀 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 ..