"확률과 통계"의 두 판 사이의 차이
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* 두 사건의 독립 | * 두 사건의 독립 | ||
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** 여러 가지 확률변수 | ** 여러 가지 확률변수 | ||
** 모멘트 생성함수(Moment generating function) | ** 모멘트 생성함수(Moment generating function) | ||
** 기대값, 분산, 표준편차 | ** 기대값, 분산, 표준편차 | ||
** 큰 수의 법칙 | ** 큰 수의 법칙 | ||
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| + | ** Interval Estimates | ||
| + | ** Point Estimator | ||
| + | ** Bayes Estimator | ||
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| + | ==유명한 정리 혹은 생각할만한 문제== | ||
* [[정규분포와 그 확률밀도함수]] | * [[정규분포와 그 확률밀도함수]] | ||
| + | * [[드무아브르-라플라스 중심극한정리]] | ||
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| − | + | ==리뷰, 에세이, 강의노트== | |
| + | * Young, Peter. ‘Everything You Wanted to Know about Data Analysis and Fitting but Were Afraid to Ask’. arXiv:1210.3781 [cond-Mat, Physics:physics], 14 October 2012. http://arxiv.org/abs/1210.3781. | ||
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| − | + | ==관련논문== | |
| + | * http://arxiv.org/abs/1512.08379 | ||
2020년 12월 28일 (월) 03:13 기준 최신판
간단한 요약
선수 과목 또는 알고 있으면 좋은 것들
중요한 개념 및 정리
- 모집단과 표본
- 체비셰프의 부등식
- 조건부 확률
- 두 사건의 독립
- 확률변수 : random 이라는 것은 무엇인가?
- 여러 가지 확률변수
- 모멘트 생성함수(Moment generating function)
- 기대값, 분산, 표준편차
- 큰 수의 법칙
- 표본평균과 표본분산
- 중심극한정리
- 매개변수 추정
- Maximum likelyhood Estimators
- Interval Estimates
- Point Estimator
- Bayes Estimator
- 가설 검정
- p-value
- 회귀분석
- 분산분석(ANOVA)
유명한 정리 혹은 생각할만한 문제
다른 과목과의 관련성
관련된 대학원 과목 또는 더 공부하면 좋은 것들
표준적인 교과서
관련도서 및 보조교재
리뷰, 에세이, 강의노트
- Young, Peter. ‘Everything You Wanted to Know about Data Analysis and Fitting but Were Afraid to Ask’. arXiv:1210.3781 [cond-Mat, Physics:physics], 14 October 2012. http://arxiv.org/abs/1210.3781.