Probability9 Transform Methods References 확률과 통계 강의 18, 19강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Ch 7, Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents Characteristic Function s-Transform z-Transform Fourier transform, Laplace transform, z-transform 등, 다양한 변환이 과학과 공학에 사용됩니다. 이들이 사용되는 중요한 이유 중 하나는 많은 문제들의 솔루션을 구하는데 사용되기 때문인데, 이를 사용하면 미적분이 매우 간단해지기 때문입니다. 예를 들어, 지난 강의에서 언급했던 convolution 연산에서는 주어진 함수들의 미분과 적분이 포함됩.. 2022. 6. 24. Functions of Random Variables References 확률과 통계 강의 14, 15, 16, 17, 18강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Ch 6, Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents Functions of Random Variables Sums of Independent Random Variables Two Functions of Two Random Variables Generating Desired Random Variables Functions of RV X를 확률 변수라고 하고, Y를 X에 대한 함수인 새로운 확률 변수라고 합시다. 즉, \[Y = g(X)\] 라고 합시다. 이때, 우리가 알고자 하는 것은 X의 PDF.. 2022. 6. 23. 다중 확률 변수 (Multiple Random Variables) References 확률과 통계 강의 10, 11, 12, 13강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents Joint & Marginal CDF of Bivariate RVs Discrete & Continuous Bivariate RVs Conditional Distribution of Bivariate RVs Conditional Means & Variances Covariance & Correlattion Coefficient Multivariate RVs Multinomial Distributions Joint Gaussian Distributions Join.. 2022. 6. 7. 확률 분포 (Probability Distribution) References 확률과 통계 강의 7, 8, 9강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents 베르누이 분포 (Bernoulli Distribution) 이항 분포 (Binomial Distribution) 기하 분포 (Geometric Distribution) 포아송 분포 (Poisson Distribution) 지수 분포 (Exponential Distribution), 어랑 분포 (Erlang Distribution) 균일 분포 (Uniform Distribution) 정규 분포 (Normal Distribution) 이번 포스팅에서는 교재의 챕터 4(Speci.. 2022. 5. 30. 확률 변수의 평균과 분산 References 확률과 통계 강의 5, 6강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents 평균, 기댓값 (Expectation) 분산 (Variance) 조건부 평균(Conditional Expectation) 기댓값 (Expectation) 산술 평균(arithmetic average)를 생각해봅시다. N개의 값 \(x_1, x_2, \cdots, x_N\)이 있을 때, 이 값들의 평균은 다음과 같이 계산됩니다. \[\overline{X} = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_N}{N}\] 이 때, 각각의 값들이 나타나는 빈도가 다르다면 각각의 값.. 2022. 5. 28. 확률 변수 (Random Variables) References 확률과 통계 강의 3, 4강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents (Discrete, Continuous) Random Variables(RVs) Cumulative Distribution Functions (CDF) Probability Mass Function (PMF) Probability Density Function (PDF) Definition of RV Sample Space \(S\)의 무작위 실험을 가정해봅시다. 이때, \(w_1, w_2, \cdots\)는 \(S\)의 Sample Points라고 하겠습니다. 그리고 이러한 결.. 2022. 5. 26. 독립 사건과 순열 및 조합 References 확률과 통계 강의 1, 2강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents Independent Events Combined Experiments Permutation, Combination, Binomial Theorem Stirling's Formula Independent Events '두 개의 사건 A와 B가 서로 독립(mutually indepedent)이다'라는 것은 조건부 확률을 사용하여 정의할 수 있습니다. \[P(B|A) = P(B)\] 즉, A라는 조건이 B의 확률에 영향을 미치지 않는다는 것을 의미합니다. 마찬가지로 A와 B가 서로 .. 2022. 5. 24. 조건부 확률과 베이즈 정리 References 확률과 통계 강의 1강 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents Conditional Probability Total Probability Bayes' Theorem 기본 확률 개념 기본 확률 개념 References 확률과 통계 강의 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents Sample Space and Events Definitions of Probability Set The.. junstar92.tisto.. 2022. 5. 22. 기본 확률 개념 References 확률과 통계 강의 (KOWC - 한양대학교 이상화 교수님) Fundamentals of Applied Probability and Random Processs (Oliver Ibe) Contents Sample Space and Events Definitions of Probability Set Theory Properties of Probability 확률(Probability)는 예측 불가능성(unpredictability)와 무작위성(randomness)를 다루며, 확률론(Probability Theory)는 무작위 현상을 연구하는 분야입니다. 무작위 현상(random phenomenon)은 반복적인 관찰 하에서 결정론적으로 예측할 수 없는 결과들을 산출하는 것입니다. 그러나 이.. 2022. 5. 20. 이전 1 다음
