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<통계학으로 할수 있는 것> 통계학으로 어떤 것을 할 수 있을까? 기술 통계학) 데이터의 특징(평균과 분산) 과 경향을 파악한다. 많은 데이터를 대상으로 한 통계학 ex : 인구조사 정리, 식사량과 체중의 상관관계 분석, 한 반의 편차값 계산, 편의점 상품 구입 방법 추측통계학) 더보기…

1. 기댓값 1) 정의 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 합한 값이다. $\begin{cases} \sum_{x_{i}}x_{i}f(x_{i})\\ \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x) \end{cases}$ 2-1) 예제 1 <이산형> 이산형 확률 변수 X의 확률밀도 함수 f(x) $f(x) = \begin{cases} \frac{1}{8}, \ x=0 \\ \frac{3}{8}, 더보기…

1. 사건의 독립 어떤 사건 A가 일어 났다는 사실이 사건 B가 일어 날 영향을 미치지 않고, 반대의 상황도 영향을 미치지 않으면 두 사건 A,B는 서로 독립이다라고 한다. <두개의 사건> 1) 정의 두 사건 A와 B가 $P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B)$ 를 만족시키면 더보기…

1. 확률변수란 여러가지 실험의 모든 가능한 결과의 집합인 표본공간에서 정의된 실수 값 함수를 확률변수라고 한다. ex_1_1) 동전을 두 번 던지는 실험에서 앞면이 나오는 횟수 표본공간 S ={{T,T},{T,H},{H,T},{H,H}} 이고 앞면이 나오는 횟수를 X라고 하면 확률 변수 X의 값과 그 확률을 아래의 더보기…

조건부 확률이란 사건 B가 일어났다는 조건 하에 사건 A가 일어날 확률로 P(A|B) 표현한다. 정의1) 사건 A, B가 표본 공간 S 상에 정의되어 있으며 P(B) > 0 라고 하자. 이때 B가 일어났다는 가정하에 사건 A가 일어날 확률은 P(A|B) = $\frac{P(A \cap B)}{P(B)}$ 더보기…