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해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 독립사건의 정의와 관련 문제에 대해 알아본다. 독립사건(independent events) P(A ∩ B) = P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B) A가 B에 영향을 안주고 B가 A에 영향을 주지 않는다면, P(B|A) = P(B), P(A|B) = P(A) 사건 A와 B가 서로 영향을 주고 받지 않는 경우, "사건 A와 B는 독립사건(independent events)이다." P(A ∩ B) = P(A)P(B) 두..

해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 조건부 확률의 정의와 조건부 확률에서 파생되는 주요 정리 및 응용 사례에 대해 알아본다. 조건부확률 예제로 알아보기 동전 두 개를 던질 때 두 동전 모두 앞면일 사건의 확률은? Ω = {HH, TH, HT, TT} P({HH}) = 1/4 추가정보: 어떤 한 동전이 앞면이라는 것을 알았을 때, 두 동전 모두 앞면일 사건의 확률은? 표본공간 → {HH, TH, HT}로 축소 P({HH}) = 1/3 위 예제와 같이 추가적인..

해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 확률의 공리를 기반으로 확률에 대한 기본정리(theorem)을 유도하고 예제를 통해 어떻게 응용될 수 있는지 알아본다. 공리적 확률 (Probability Axioms) 확률이론이나 통계이론을 유도하는데 있어 고전적 정의나 빈도학파적 정의로는 일반적인 확률의 이론을 도출하는 데 한계가 있다. 1993년 콜모고로프 (A. N. Kolmogorov, 1903-1987)가 확률의 공리를 발표하면서 확률이론이 체계를 이루게 된다..

해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 과제 실습 내용 중 생일 문제에서 상황 A는 우리나라 2013년도 출생데이터를 가지고 했습니다. 그렇다면, 상황 B에서 k=5, 10, 25, 50, 100일 때 통계 확률을 추정해보시기 바랍니다. 그리고 반복수는 안정적인 결과를 위해서 10만 번을 반복해보세요. daily

해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 상대도수의 극한의 개념으로 이해하는 확률에 대해 알아본다. 이를 통해 확률이 모집단에 대한 것임을 이해한다. 상대도수의 극한 개념 동전이 앞면이 나올 확률이 1/2이라는 것에 대하여 해석 방법이 나뉠 수 있다. 고전적확률: 앞면과 뒷면의 발생 가능성이 동일하다는 전제 Ω = {H, T}, A = {H} → P(A) = 1/2 이라고 해석한다. pearson은 실제 동전던지기 실험을 해서 이를 다르게 해석한다. 실험을 계속..

해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 표본공간 및 사건의 원소 개수를 효율적으로 계산하는 기본 공식을 소개한다. 경우의 수(the number of cases) 확률을 계산하기 위해서는 표본공간과 사건에 있는 원소의 개수를 효율적으로 계산하는 것이 중요 연속적으로 이루어진 어떤 실험을 했을 때 몇 개가 나오는 것을 계산할 때 기본 법칙은 곱의 법칙(multiplication rule) 어떤 실험이 m개의 연속된 단계로 이루어짐 n_i번째 단계에서 발생 가능한..

해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. 추가적으로 여인권 교수님의 통계학 기본개념과 원리 2판을 참고하였습니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 학습목표 확률을 정의하기 위한 전제 조건을 알아본다. 통계학이란? 통계학은 관심을 갖는 모집단이 있을 때 해당 모집단의 특성을 알아보기 위해 표본을 얻고, 이 표본의 특성을 이용하여 새로운 모집단을 만드는 과정이다. 그리고 모집단에서 표본을 어떻게 추출할 것인지에 대하여 조사, 실험, 관찰과 같은 방법들이 있다. 표본의 특징을 파악하기 위해 표, 그래프, 평균, 표준편차 등을 확인하는 방법이 있는데, 이를 기술통계라고 한다. 궁극..

해당 글은 숙명여자대학교 여인권 교수님의 K-MOOC 통계학의 이해Ⅰ(2019.05.01~2019.08.03) 강의를 수강하며 복습 및 정리하기 위해 작성한 글입니다. K-MOOC 사이트 링크 공유합니다. 과제 과제1 타이타닉호 예제를 실습에서는 생존율을 분석했다. 과제에서는 사망률을 분석해라 # 과제1 # 타이타닉호 에제에서 생존율 대신 사망률을 이용해서 정리하기 titanic