통계학 Khan Academy | 9~10단원 (확률변수, 기하변수, 베르누이 분포, 푸아송 분포, 표본분포)
1. 9단원1-1. 확률 변수랜덤 프로세스를 통해 나온 확률값P(X >= 5) 이산확률변수연속확률변수 ▶ 확률변수에 대한 확률분포 만들기(예시 문제) 화요일에 눈이 올 확률P(화요일의 눈 높이)표본공간 = {8, 10, 12, 14}*표본공간 : 일어날 수 있는 모든 경우의 집합P(두 번 다 눈 옴 X = 10 + 2.5 + 1.5 = 14) = 0.5 * 0.5 = 0.25P(월욜 눈 옴, 화욜 눈 안옴 X = 10 + 2.5 - 0.5 = 12) = 0.5 * 0.5 = 0.25P(월욜 눈 안옴, 화욜 눈 옴 X = 10 - 1.5 + 1.5 = 10) = 0.5 * 0.5 = 0.25P(월욜 눈 안옴, 화욜 눈 안옴 X = 10 - 1.5 - 0.5 = 8) = 0.5 * 0.5 = 0.25 ..
통계학 Khan Academy | 확률과 통계 4~6단원 (자료분포 모델링, 연구방법론)
1. 4단원 : 자료분포 모델링▶ z-score평균이 표준편차의 몇 배가 떨어져 있는지를 나타냄평균과 해당 값의 간격이 표준편차의 몇 배인지HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 (예시) z = -2.3 : 평균이 표준편차 -2.3만큼 떨어져있음z = 1.5 : 평균이 표준편차 1.5만큼 떨어져있음 ▶ 정규분포와 경험법칙68% - 95% - 99.7% (문제) 역사 시험 점수 ▶ 분포의 이동, 변화중심경향치(평균, 중앙값) 는 상수를 사칙연산(+, -, *, /) 하면 분포가 이동하거나 변함+, - : 분포의 중심경향치가 더하고 뺀 만큼 늘어남 (단, 분포 변화는 없음)*, / : 분포의 중심경향치가 곱하고 나눈만큼 커지고, 작아짐 (분포 변화 있음)산포도(표준편차, IQR, 범위) 는 상수를 + ..
