딥러닝 공부방

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 확률표본이 무엇인지 알아보고 이를 이용하여 만든 통계량의 통계적 성질을 유도해보겠습니다. 1. 확률표본 - random sample 확률표본은 모집단에서 무작위로 선택되어진 관측값입니다. 정규분포에서 n개의 표본을 무작위로 뽑았을 때, $i$번째 값을 $X_i$라고 하면, $X_1, X_2, ... , X_n$을 표본크기 $n$인 확률표본이라고 하고 다음과 같이 표시합니다. 여기서 iid의 의미는 서로 독립이고 동일한 분포를 따른다는 의미입니다. [확률표본의 두가지 중요한 성질] 1. 서로 독립입니다. 독립이기 때문에 결합분포는 각각의 주변분포 곱으로 표시할..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 이산확률변수의 확률구조를 나타내는 확률질량함수의 성질에 대해 알아보겠습니다. 1. 확률질량함수 - probability mass function 이산확률변수는 확률변수의 치역이 셀 수 있는 경우를 의미합니다. 이산확률변수 $X$가 임의의 값 $x$일 확률 $P(X = x)$를 $x$에 대한 함수로 생각하면 다음과 같이 됩니다. 이때 $f(x)$를 확률변수 $X$의 확률질량함수라고 합니다. 예시문제 동전을 세 번 던졌을 때 앞면의 수를 $X$라고 하면 $X$가 가질 수 있는 값은 $x$ = 0, 1, 2, 3이고 이에 대한 확률질량 함수는 다음과 같습니다. 앞..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 확률변수의 값에 대해 확률을 표시한 확률분포에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 확률분포 - probability distibution 확률분포는 확률변수의 값에 대해 확률을 표시한 것입니다. 확률분포는 우리가 관심을 가지는 모집단의 확률구조를 나타냅니다. 확률분포를 설명하기 위해 확률변수의 정리를 복습해보도록 하겠습니다. 확률변수는 표본공간의 값을 숫자로 바꾼 함수이기 때문에 어떤 확률변수 $X$가 임의의 $x$값을 가진다는 것은 표본공간 내에 대응하는 원소들이 존재합니다. 즉, $X = x$이면 표본공간에서 {$w\mid X(w) = x, w\in$Ω}..