확률20 [데이터 사이언스 스쿨] math 7.4 다변수 확률변수 ● 결합확률질량함수(joint probability mass function) ● 주변확률질량함수(marginal probability mass function) : 두 확률변수 중 하나의 확률변수 값에 대해서만 확률분포를 표시한 함수이다. 즉 다변수가 되기 이전의 단변수 확률질량함수를 말한다. ● 조건부확률질량함수 ● 결합확률밀도함수(joint probability density function) ● 주변확률밀도함수(marginal probability density function) : 결합확률밀도함수를 특정한 하나의 변수에 대해 가중평균한 값 ● 독립과 상관 : 두 확률변수 X, Y의 결합확률밀도함수(joint pdf)가 주변확률밀도함수(marginal pdf)의 곱과 같으면 서로 독립(indepe.. 2021. 5. 4. [데이터 사이언스 스쿨] math 7.3 분산과 표준편차 ● 확률변수의 독립(independent) : 두 확률변수가 서로에게 영향을 미치지 않는 경우 ● 확률변수의 종속(dependent) : 두 확률변수가 서로에게 영향을 미치는 경우 - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] math 7.3 분산과 표준편차 2021. 5. 4. [데이터 사이언스 스쿨] math 6.5 결합확률과 조건부확률 ● 결합확률(joint probability) : 사건 A와 B가 동시에 발생할 확률. 즉, 사건(명제/주장) A도 진실이고 사건(명제/주장) B도 진실이므로 사건 A와 B의 교집합의 확률을 계산하는 것과 같다. ● 주변확률(marginal probability) : 결합확률과 대비되는 개념으로 결합되지 않는 개별 사건의 확률 P(A) 또는 P(B) ● 조건부확률(conditional probability) : B가 사실일 경우의 사건 A에 대한 확률 ● 독립(indepndent) : P(A,B)=P(A)P(B) ● 조건부확률 P(A|B)에서 사건(주장/명제) B, A는 각각 ‘가정과 그 가정에 따른 조건부 결론’ 또는 ‘원인과 결과’ 또는 ‘근거와 추론’ ● 사슬법칙(chain rule) ● 확률변수(.. 2021. 5. 3. [데이터 사이언스 스쿨] math 6.4 확률분포함수 ● 확률 : 사건(event)이라는 표본의 집합에 대해 숫자를 할당하는 함수 ● 확률분포(probability distribution) : 어떤 사건에 어느 정도의 확률이 할당되었는지 묘사한 정보 ● 단순사건(elementary event, atomic event) : 표본이 하나인 사건 ● 확률질량함수(probability mass function) : 단순사건에 대한 확률만 정의하는 함수 ● 구간(interval) : 표본공간이 실수의 집합이라면 대부분의 사건(부분집합)은 시작점과 끝점이라는 두 숫자로 이루어진 구간(interval)으로 표현된다. ● 누적분포함수(cumulative distribution function) : 숫자 하나만으로 사건 즉, 구간을 정의하기 위하여 시작점을 모두 똑같이 음.. 2021. 5. 3. 이전 1 2 3 4 5 다음
