기댓값, 중앙값, 분산, 표준편차, 대칭확률변수-확률과 통계(3)
기댓값, 중앙값, 분산, 표준편차, 대칭확률변수 본 포스팅에서는 기대값(Expectation), 중앙값(Median), 분산(Variance), 표준편차(Standard Deviation), 대칭확률변수(Symmetric Random Variables)에 대해 다룬다. 확률 기초 변수 기대값(Expectation), 평균값(Mean)기대값은 특정 표본공간 내에서 기대되는 값이며, 확률변수의 평균값이라고도 불린다.확률질량함수(이산적)와 확률밀도함수(연속적)에서의 기대값 계산은 본질적으로는 같으나 방식이 약간 다르다. ○ 확률질량함수에 대해 기대값은 다음과 같이 계산될 수 있다. ▷ 이산적인 데이터를 가지고 계산을 수행하므로 모든 데이터와 확률의 곱을 일일히 더하여야 한다. ○ 확률밀도함수 f(x)에 대해 ..
2020. 7. 9.
확률통계 기초용어-확률과 통계(0)
확률통계 기초용어 본 포스팅에서는 다음과 같은 확률 통계의 기초 용어에 대한 설명을 다룰 것이다. ○ 확률실험, 표본공간, 사건, 확률변수, 확률질량함수, 확률밀도함수, 누적분포함수, 확률, 확률의 공리 ○ 데이터, 통계적추론, 모집단, 표본, 무작위표본 ○ 매개변수, 통계자료, 추정/평가, 점추정 확률 기초용어 확률과 통계 이론은 불확실성을 다루는 수학 분야 중 하나이다.확률이론은 데이터로부터 통계학적 추론을 위한 기초를 제공한다. 확률 실험(Experiment) ○ 하나의 행위가 하나 이상의 결과를 도출하는 것에 대한 과정 혹은 절차를 나타낸다. ○ 예) 동전 던지기, 주사위 던지기 등 표본공간(Sample Space) ○ 확률실험에서 발생할 수 있는 모든 결과로 구성된 집합(set)이다. ○ 표본공..
2020. 7. 5.
