총 25개
-
기초확률론 매트랩 과제2025.01.161. 동전 던지기 실험 이 과제에서는 MATLAB을 사용하여 동전을 10번 던지는 실험을 200번 반복하고, 앞면이 나오는 횟수를 계산하여 히스토그램을 그리고 수학적 확률과 비교하는 내용입니다. 앞면이 나올 확률을 1/2로 가정하고, 10번 던지는 실험을 200번 반복하여 앞면이 나오는 횟수의 분포를 확인하고 수학적 확률과 비교하는 것이 핵심 내용입니다. 1. 동전 던지기 실험 동전 던지기 실험은 확률과 통계 분야에서 널리 활용되는 기본적인 실험 방법입니다. 이 실험은 동전을 던져 앞면과 뒷면이 나오는 확률을 관찰하고 분석하는 것입...2025.01.16
-
확률 통계적 설명의 의의2025.01.121. 과학적 설명 과학적 설명은 연역적 형태로 나타나며, 설명관계의 조건과 실험가능성의 조건을 충족해야 한다. 연역적 설명과 달리 통계적 설명은 전제가 주어졌을 때 설명되어야 할 사건이 필연적으로 발생한다는 것을 보이는 것이 아니라 그것이 발생할 가능성이 매우 높거나 아마도 거의 확실하다는 것을 보여준다. 이러한 통계적 설명은 보편명제 형식의 법칙과 구별되며, 귀납적 성격으로 인해 '설명되는 사건'의 발생을 설명하지 못한다는 한계가 있다. 2. 귀납의 원리와 통계적 설명 귀납의 원리는 '많은 수의 A가 다양한 조건의 변화 아래서 관...2025.01.12
-
확률론(probability theory) 의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고 논리적 근거를 예시 등으로 구체적 제시한 후, 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약2025.01.121. 예측 모델링의 기본 원리와 적용 분야 예측 모델링은 확률론의 기본 원리를 활용하여 과거 데이터를 분석하고, 이를 통해 미래의 사건이나 결과를 예측하는 과정이다. 이 방법론은 데이터 과학, 통계학, 인공지능 분야에서 광범위하게 적용되며, 기업의 의사결정 과정을 지원하는 데 있어 핵심적인 역할을 한다. 예측 모델링의 핵심 원리는 과거 데이터에 내재된 패턴과 상관관계를 식별하고, 이를 활용하여 미래의 사건 발생 가능성을 수치로 표현하는 것이다. 이 과정에서 확률론은 불확실성을 수량화하고, 예측의 신뢰도를 평가하는 데 중요한 기반을 ...2025.01.12
-
확률변수와 확률분포의 개념 및 차이점2025.01.171. 이산확률분포 이산확률분포는 확률변수가 이산적인 값을 가지는 경우를 말한다. 예를 들어 동전 던지기나 주사위 굴리기와 같은 실험에서 확률변수는 이산적인 값을 가지며, 각 값에 대한 확률을 구할 수 있다. 이산확률분포에서는 확률변수가 취하는 각 값에 대한 확률을 P(X=x)의 형태로 표현할 수 있다. 2. 연속확률분포 연속확률분포는 확률변수가 연속적인 값을 가지는 경우를 말한다. 예를 들어 시계의 시침, 분침, 초침의 움직임과 같이 연속적으로 변화하는 값을 가지는 경우가 연속확률분포에 해당한다. 연속확률분포에서는 특정 구간 내에서...2025.01.17
-
서울대학교 보건통계학개론 4주차 과제답안2025.05.101. 연속확률변수 연속확률변수는 관측값이 연속형인 확률변수를 의미하며, 연속형이란 관측 가능한 값을 크기순으로 나열했을 때 연속한 두 값 사이에 실수가 존재하지 않는 변수를 의미한다. 예로는 성인 여성의 키, 초등학생의 몸무게, 일일 강수량, 풍속 등이 있다. 2. 연속확률변수의 확률분포함수 연속확률변수의 확률분포함수는 히스토그램에서 각 막대의 위쪽 가로의 중간지점을 연결하고 데이터의 수 n이 아주 크고 계급구간의 너비가 1에 가깝게 된다면 도수다각형은 부드러운 곡선의 형태가 된다. 이렇게 만들어진 도수다각형이 연속확률변수의 확률분...2025.05.10
-
확률론(probability theory)의 효과적 활용법 중 한 가지를 주제로 선택하여, 장점을 주장하고 논리적 근거를 예시 등을 구체적으로 제시한 후, 자신만의 고유한 의견으로 마무리 요약하여 기술하시오2025.01.231. 베이즈 정리 베이즈 정리는 사건의 발생 확률을 새로운 정보에 따라 갱신하는 수학적 방법이다. 기본적으로 베이즈 정리는 사전 확률(prior probability)을 바탕으로, 새로운 데이터(또는 증거)를 통해 사후 확률(posterior probability)을 계산하는 과정이다. 베이즈 정리는 다양한 상황에서 적용될 수 있는 유연한 도구로, 복잡한 문제에 대한 해결책을 제공한다. 베이즈 정리의 가장 큰 장점은 유연성과 실시간 데이터 반영이다. 기존의 통계적 접근법은 고정된 데이터를 바탕으로 예측을 하지만, 베이즈 정리는 새로...2025.01.23
-
푸아송 분포 유도 및 특징2025.01.141. 푸아송 분포 푸아송 분포는 거의 일어나지 않는 사건에 대한 분포로 적절합니다. n = 1000000, p = 0.00001 인 경우 이항분포로 계산하기 어려워 푸아송 분포를 사용할 수 있습니다. 푸아송 분포는 수많은 사건 중 특정한 사건이 발생할 확률이 매우 적은 경우에 사용되며, 예시로 단위 길이당 DNA 가닥의 돌연변이 수, 특정 지역에서 일어나는 교통사고 건수 등이 있습니다. 2. 푸아송 분포의 유도 푸아송 분포는 특정 지역에서 하루에 일어나는 교통사고의 평균 횟수 λ = 5일 때, 교통사고가 하루에 7번 일어날 확률을 ...2025.01.14
-
[A+레포트] 다음의 문제를 풀이하시오.2025.01.131. 확률론 확률론은 불확실성 하에서의 의사결정을 가능하게 하는 핵심적인 이론적 기반이 된다. 특히, 확률의 조건화, 덧셈법칙, 그리고 곱셈법칙은 경영통계학에서 다루는 다양한 문제 해결에 근본적인 도구로 활용된다. 확률의 조건화는 어떤 사건이 일어난 상황에서 다른 사건이 일어날 확률을 다루며, 이는 정보의 업데이트나 새로운 사실이 알려졌을 때 확률을 조정하는 데 필수적이다. 덧셈법칙은 두 사건의 합집합이 일어날 확률을 계산하는 데 사용되며, 이는 서로 배타적인 사건 또는 서로 배타적이지 않은 사건에서의 확률을 구하는 데 적용된다. ...2025.01.13
-
확률이론의 기초 개념 및 정의2025.11.121. 확률론의 정의 및 역할 확률론은 수학의 한 분야로 비결정론적 현상을 수학적으로 기술하는 것을 목적으로 한다. 주요 연구 대상은 확률변수, 확률과정, 사건 등이며, 통계학의 수학적 기초를 이룬다. 인간이 변화하는 환경에 대처하여 결정을 내릴 때 의식적 또는 무의식적으로 확률론을 기반으로 한다. 통계역학과 복잡계 기술에서 확률론적 방법론이 중요한 역할을 하며, 20세기 초 양자역학에서 미시계의 물리적 현상이 근본적인 확률적 본질을 가짐을 보여주었다. 2. 사건의 종류 및 정의 확률이론에서 기본이 되는 사건의 종류는 다음과 같다. ...2025.11.12
-
확률, 랜덤변수 및 랜덤신호 원리 기초2025.11.141. 랜덤변수(Random Variable) 랜덤변수는 표본공간의 각 원소에 실수값을 대응시키는 함수입니다. 확률실험의 결과를 수치화하여 수학적으로 분석할 수 있게 해줍니다. 이산랜덤변수와 연속랜덤변수로 분류되며, 확률질량함수(PMF)와 확률밀도함수(PDF)로 표현됩니다. 랜덤변수의 성질을 이해하는 것은 확률론과 신호처리의 기초입니다. 2. 확률분포(Probability Distribution) 확률분포는 랜덤변수가 특정 값을 가질 확률을 나타내는 함수입니다. 누적분포함수(CDF)는 랜덤변수가 특정값 이하일 확률을 나타내고, 확률질...2025.11.14
1 / 3
