총 385개
-
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
-
확률표집과 비확률표집의 비교2025.05.061. 확률표집 확률표집은 모집단에서 임의로 표본을 추출하여 데이터를 수집하는 방법입니다. 이 때, 각 표본이 선택될 확률은 동일해야 합니다. 이러한 방법으로 수집된 데이터는 모집단을 대표하며, 추출된 표본이 충분히 크다면, 추출한 표본이 모집단의 특성을 적절히 반영할 수 있습니다. 2. 비확률표집 비확률표집은 모집단에서 임의로 표본을 추출하지 않는 방법입니다. 대표적으로 편의표본법이나 판단표본법 등이 있습니다. 이러한 방법으로 수집된 데이터는 모집단을 대표하지 못하고, 수집된 표본이 모집단의 특성을 왜곡시킬 수 있습니다. 3. 확률...2025.05.06
-
2023년 2학년 1학기 확률의 개념과 응용 출석과제 중간과제 만점 30점2025.01.251. 확률의 역사 확률은 16세기부터 21세기 사이에 다양한 주요 사안들이 있었는데, 16세기에는 확률론의 시작으로 지롤라모 카르다노가 확률론을 체계화하기 시작했고, 17세기에는 파스칼과 페르마가 확률론에 대한 이론을 정립했으며, 베르누이 확률변수 이론이 정립되었다. 18세기에는 베이즈 정리가 등장하면서 확률론이 성숙기에 접어들었고, 19세기에는 라플라스에 의해 확률이 하나의 학문적 체계로 조직화되었다. 20세기에는 콜모고로프가 확률론의 공리적 기초를 확립하면서 확률론이 수학이론으로 자리잡게 되었다. 21세기에는 ICT와 인공지능 ...2025.01.25
-
연속확률분포에 대한 요약2025.01.031. 확률밀도함수 확률밀도함수는 주어진 변량이 정해진 구간 내에 존재할 확률을 나타내는 함수입니다. 실험적으로 얻어진 한정된 샘플에 의해 정의되며, 전체 샘플 수에서 이산화된 구간 내 사건이 발견될 확률을 히스토그램으로 표현합니다. 확률밀도함수는 자료동화에 활용될 수 있으며, 시계열 데이터의 통계적 특성 파악에도 도움이 됩니다. 2. 정규분포 정규분포는 연속확률분포의 하나로, 가장 중요하고 응용이 많은 분포입니다. 정규분포는 종 모양의 형태를 가지며, 평균을 중심으로 좌우 대칭을 이룹니다. 정규분포는 자연현상, 시험 성적 등 다양한...2025.01.03
-
이산확률분포에 대한 요약2025.01.051. 확률 변수 확률 변수란 무작위로 실험을 했을 때 어떤 확률로 일어나는 각각의 결과를 수치적 값으로 표현하는 변수를 말한다. 쉽게 말해, 랜덤으로 진행되는 실험(ex. 동전을 랜덤으로 던져 그림 or 숫자가 나오는 실험)에서 일정한 확률(ex. 동전 앞이 나올 확률 1/2)을 가지고 발생하는 결과에 실수 값(ex. 앞=1, 뒤=0)을 부여하는 변수이다. 2. 확률 분포 확률 분포란 확률 변수가 가질 수 있는 모든 값에 대해 그 값이 일어날 가능성을 도수분포표나 그래프로서 표현한 것을 말한다. 확률 분포는 이산확률분포와 연속확률분...2025.01.05
-
R을 이용한 베이지안 통계학 입문2025.11.171. 베이지안 통계학 베이지안 통계학은 사전확률(prior probability)과 관측된 데이터를 결합하여 사후확률(posterior probability)을 계산하는 통계적 추론 방법입니다. 이는 전통적인 빈도주의 통계학과 달리 확률을 주관적 신념의 정도로 해석하며, 새로운 정보가 들어올 때마다 확률을 업데이트할 수 있는 유연성을 제공합니다. 2. R 프로그래밍 R은 통계 분석과 데이터 시각화를 위한 오픈소스 프로그래밍 언어입니다. 베이지안 통계 분석을 위해 R에서는 다양한 패키지들(예: rstan, brms, bayesm 등)...2025.11.17
-
연속확률분포에 대하여 요약하여 정리하시오2025.04.271. 확률분포 확률분포란 확률변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내고 있는 함수를 의미한다. 확률분포는 확률변수 종류에 따라 이산확률분포와 연속확률분포로 구분된다. 2. 균등분포 균등분포는 모든 확률분포 중에서 가장 단순한 형태의 분포이다. 이는 이산확률분포 형태로도 정의할 수 있지만, 많은 경우에는 연속확률분포로서의 균등분포를 다루게 된다. 3. 정규분포 정규분포는 통계이론에서 가장 중요하고 현실적으로 가장 많이 적용되는 분포이다. 정규분포는 많은 자연현상과 사회적 현상을 설명하는데 적합하며, 대부분의 통계분석기법들도 모집단의 분...2025.04.27
-
확률변수와 확률분포의 개념 설명2025.05.141. 확률변수 확률은 특정한 사건이 발생할 가능성을 0과 1로 표현한 값이다. 확률은 객관적 확률과 주관적 확률로 구분되며, 고전적 확률 관점에서는 경험적 자료가 없어도 논리적 추론과 계산으로 선험적 확률을 구할 수 있다. 주관적 확률은 간접적 자료와 수집 자료를 활용하여 표본을 정리하고 사건 발생 확률을 정의한 다음 공준을 구하는 방식을 채택한다. 2. 확률분포 확률분포는 단일변량 확률분포, 결합확률분포, 주변확률분포, 조건부확률분포로 구분할 수 있다. 이러한 확률분포는 확률 덧셈법칙, 여확률법칙, 곱셈법칙, 통계적 독립성 등의 ...2025.05.14
-
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
-
경영통계학(단순확률, 결합확률, 조건부확률의 개념을 이용한 문제풀이)2025.05.071. 단순확률 학생들의 IQ와 대학입시 합격률 간의 관계를 알아보기 위해 3년간 총 200명의 학생을 대상으로 한 연구조사 결과, 합격확률(A)은 52%로 나타났습니다. 임의의 한 학생을 선정했을 때 그 학생이 대학에 합격할 확률은 52%입니다. 2. 결합확률 임의의 한 학생을 선정했을 때 그 학생이 대학에 합격했을 뿐만 아니라 IQ도 125를 넘을 확률은 23%입니다. 또한 임의의 한 학생을 선정했을 때 그 학생이 대학에 합격했지만 IQ는 125를 넘지 않을 확률은 29%입니다. 3. 조건부확률 무작위로 한 학생을 뽑았더니, 그 ...2025.05.07
