학습개요
1. 생활과 확률
2. 확률의 정의와 성질
3. 조건부 확률
4.확률분포와 기대값
5. 이산형 확률분포
6.연속형 확률분포
7.표본분포 8. 확률과정
강사소개
강의자 : 이긍희
· 서울대학교 계산통계학 학사
· 서울대학교 대학원 통계학 석사
· Texas A&M University Statistics 박사
학습목표
1. 생활속의 확률의 예를 이해할 수 있다.
2. 확률의 기초 개념을 이해할 수 있다.
3. 프로그램 R이 무엇인지 이해할 수 있다.
학습개요
1. 생활과 확률
2. 확률의 정의와 성질
3. 조건부 확률
4.확률분포와 기대값
5. 이산형 확률분포
6.연속형 확률분포
7.표본분포 8. 확률과정
강사소개
강의자 : 이긍희
· 서울대학교 계산통계학 학사
· 서울대학교 대학원 통계학 석사
· Texas A&M University Statistics 박사
학습목표
1. 확률의 상대도수적 정의를 이해할 수 있다.
2. 확률의 기하학적 정의를 이해할 수 있다.
3. 주관적 확률을 이해할 수 있다.
학습개요
1. 생활과 확률
2. 확률의 정의와 성질
3. 조건부 확률
4.확률분포와 기대값
5. 이산형 확률분포
6.연속형 확률분포
7.표본분포 8. 확률과정
강사소개
강의자 : 이긍희
· 서울대학교 계산통계학 학사
· 서울대학교 대학원 통계학 석사
· Texas A&M University Statistics 박사
학습목표
1. 집합의 개념을 이해할 수 있다.
2. 표본공간과 사상을 이해할 수 있다.
3. 고전적 확률을 계산할 수 있다.