안녕하세요~ Show
이번 장에서는 확률의 개념과 관련된 전반적인 용어 설명들을 하도록 하겠습니다. 1. 확률의 기원확률이라는 학문은 도박을 그 기원으로 두고 있는데요. 이에 대한 설명이 담긴 영상을 보도록 하겠습니다. https://www.youtube.com/watch?v=F8TMnn8SW4c 2. 확률의 사전적 의미
3. 수학적 확률(가능성) = 라플라스 확률
4. 확률의 기본 두 가지 이론
4-1. 덧셈정리(Addition theorem of probability) with 배반사건(Exclusive evnet)
4-2. 곱셈정리(Multiply theorem of probability) with 종속사건(Dependent event), 독립사건(Independent event), 조건부확률(Conditional probability)
4-2-1. 곱셈정리(Multiply theorem of probability) with 종속사건(Dependent event), 독립사건(Independent event), 조건부확률(Conditional probability)
https://www.youtube.com/watch?v=5DSYQx0iL7I
5. 독립시행 확률 (베르누이 확률, Binomial Probability) with 순열(Permutation), 조합(Combination)
5-1. 순열
5-2. 조합 (Combination)
5-3. 독립시행 확률(베르누이 확률, Binomial probability)
6. 전체 확률의 법칙 = 전확률 정리 (Law of Total Probability)
7. 베이즈 정리
8. 통계적 확률
지금까지 확률에 대한 개념과 관련된 전반적인 개념을 다루었습니다. 다음 장에서는 확률분포라는 개념을 이해해보도록 하겠습니다. [정리]1. 확률은 "확률실험(시행: trial)을 통해 얻은 모든 실험결과(표본공간: Sample space)들 중에서 특정사건(event)이 일어나는 것에 대한 확신(믿음)의 정도(가능성: probability)를 의미" → 어떤 사건(event)이 일어날 가능성을 수치로 나타낸 것
2. 확률에는 두 가지 기초연산이 있다. 2-1. 덧셈정리(Addition theorem of probability) with 배반사건(Exclusive event)
2-2. 곱셈정리((Multiply theorem of probability) with 종속사건(Dependent event), 독립사건(Independent event), 조건부확률(Conditional probability))
3. 독립시행 확률 (베르누이 확률, Binomial probability)
4. 베이즈 정리 with 전확률 정리
'딥러닝수학 > 확률-통계학' 카테고리의 다른 글
|