[INTRO] 확률과 통계 미리 보기

예측 불가능함에 대하여

확률과 통계는 어떠한 사건으로부터 중요한 특징을 이끌어낸다. 과거 많은 결정론적 사상은 미래의 상태를 예측하는 것이 개개의 현상에 작용하는 변수들을 정확히 아는 것이 필수적이라고 주장했다. 하지만, 이러한 결정적 관계를 가지는 현상들 조차도 엄청나게 많고 복잡한 변수들의 관계식에서 미래 상태를 예측하는 것은 불가능하다.  따라서 미래 상태를 결정짓는 것은 불가능하다는 가정하에 확률과 통계를 배워보도록 하자.

Section 1 _  수학적 기본 개념

[A] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 1] 드 모르간의 법칙

[B] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 1] 사건과 확률

[C] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 1] 조건부 확률 정리

[D] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 1] 베이즈의 정리

[E] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 1] 사건의 독립성과 조합 공간

[F] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 1] 순열과 조합 정리

[G] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 1] 확률 이론의 기본 정리

[H]

Section 2 _  표본 공간과 랜덤 변수

[A] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 2] 랜덤 변수의 의미

[B] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 2] 랜덤 변수와 확률 함수

​[C] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 2] 누적 분포 함수

[D] [MATHEMATICS/Theory of Probability] - [Section 2] 기댓값의 의미

[E]

[F]

[G]

[H]

Section 3 _  확률 분포의 종류와 개념

 

Section 4 _ 

 

 

Appendix

[1] 확률과 통계 기본 용어 정리