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==간단한 요약==
  
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==선수 과목 또는 알고 있으면 좋은 것들==
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*  기초적인 [[다변수미적분학]]
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**  몇몇 확률 변수를 잘 다루고 이해하기 위함.
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==중요한 개념 및 정리==
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* 모집단과 표본
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* 체비셰프의 부등식
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* 조건부 확률
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* 두 사건의 독립
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*  확률변수 : random 이라는 것은 무엇인가?
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** 여러 가지 확률변수
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** 모멘트 생성함수(Moment generating function)
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** 기대값, 분산, 표준편차
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** 큰 수의 법칙
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* [[표본평균과 표본분산]]
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*  중심극한정리
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** [[드무아브르-라플라스 중심극한정리]]
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*  매개변수 추정
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** Maximum likelyhood Estimators
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** Interval Estimates
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** Point Estimator
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** Bayes Estimator
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*  가설 검정
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** p-value
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* 회귀분석
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* 분산분석(ANOVA)
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==유명한 정리 혹은 생각할만한 문제==
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* [[정규분포와 그 확률밀도함수]]
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* [[드무아브르-라플라스 중심극한정리]]
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==다른 과목과의 관련성==
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==관련된 대학원 과목 또는 더 공부하면 좋은 것들==
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==표준적인 교과서==
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==관련도서 및 보조교재==
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==리뷰, 에세이, 강의노트==
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* 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==
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* http://arxiv.org/abs/1512.08379

2020년 12월 28일 (월) 04:13 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.


관련논문