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확률

섹션

4개

강의

28개

커리큘럼

4개 섹션, 28개 강의

  1. 1

    기본 개념

    1. 1.1확률의 정의
    2. 1.2확률의 기본 성질
    3. 1.3확률 변수의 정의
  2. 2

    확률 분포

    1. 2.1이산 확률 분포
    2. 2.2연속 확률 분포
    3. 2.3기대값
    4. 2.4분산
    5. 2.5numpy 이산 확률 변수 시뮬레이션
    6. 2.6numpy 연속 확률 변수 시뮬레이션
    7. 2.7결합 확률 분포
    8. 2.8주변 확률 분포
    9. 2.9조건부 확률 분포
  3. 3

    확률 분포의 종류

    1. 3.1이항 분포
    2. 3.2포아송 분포
    3. 3.3기하 분포
    4. 3.4음이항 분포
    5. 3.5균등 분포
    6. 3.6정규 분포
    7. 3.7지수 분포
  4. 4

    추정, 가설 검정, 시뮬레이션

    1. 4.1큰 수의 법칙
    2. 4.2중심 극한 정리
    3. 4.3numpy 샘플링 분포 시뮬레이션
    4. 4.4점 추정과 구간 추정
    5. 4.5가설 검정의 기본 개념
    6. 4.6베이즈 정리의 이해
    7. 4.7사전 확률과 사후 확률
    8. 4.8몬테 카를로 방법의 기본 원리
    9. 4.9통계적 시뮬레이션과 부트스트랩