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[A+레포트] 다음의 문제를 풀이하시오.2025.01.131. 확률론 확률론은 불확실성 하에서의 의사결정을 가능하게 하는 핵심적인 이론적 기반이 된다. 특히, 확률의 조건화, 덧셈법칙, 그리고 곱셈법칙은 경영통계학에서 다루는 다양한 문제 해결에 근본적인 도구로 활용된다. 확률의 조건화는 어떤 사건이 일어난 상황에서 다른 사건이 일어날 확률을 다루며, 이는 정보의 업데이트나 새로운 사실이 알려졌을 때 확률을 조정하는 데 필수적이다. 덧셈법칙은 두 사건의 합집합이 일어날 확률을 계산하는 데 사용되며, 이는 서로 배타적인 사건 또는 서로 배타적이지 않은 사건에서의 확률을 구하는 데 적용된다. ...2025.01.13
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세상을 바꾸는 아름다운 수학 레포트 A+2025.04.301. 베이즈의 정리 베이즈 토마스 베이즈는 잉글랜드의 장로교 목사로, 신학 논문과 수학 논문을 발표했다. 베이즈 정리는 조건부 확률의 개념을 바탕으로 새로운 정보를 이용하여 사전 확률을 개선하는 방법을 제공한다. 베이즈 정리는 원인과 결과의 순서를 역으로 계산하여 사후 확률을 추정할 수 있다. 2. 베이지안의 추론 베이지안 추론은 사전 확률과 새로운 증거를 토대로 사후 확률을 추론하는 방법이다. 동전 던지기 실험을 통해 사전 확률과 사후 확률의 변화를 보여주며, 데이터가 충분할 경우 서로 다른 사전 확률에서 시작해도 동일한 사후 확...2025.04.30
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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)2025.05.091. 베이지안 추론 베이지안 추론은 데이터를 통해 모델을 업데이트하고 불확실성을 다루는데 유용한 통계적 추론 방법입니다. 특히, 새로운 데이터가 주어진 상황에서 모델의 파라미터를 추정하고 예측하기 위해 사용됩니다. 베이지안 추론은 사전 분포와 관측 데이터를 조합하여 사후 분포를 계산하며, 이를 통해 모델의 불확실성을 업데이트할 수 있습니다. 2. 모델 업데이트 데이터에 대한 정보를 사전 분포에 반영하고, 관측 데이터와 사전 분포를 조합하여 사후 분포를 계산함으로써 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기존 모델을 새...2025.05.09
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확률이론에 대하여 요약하여 정리하시오2025.04.271. 확률의 공준 확률의 공준은 총 3가지로 정리할 수 있다. 공준1: 0<=P(E)<=1 (모든 확률의 값은 0이상 1이하), 공준2: P(S) = 1 (모든 확률의 합은 1), 공준3: 각 사건이 배반사건일 경우 합사건의 확률은 각각의 확률을 합한 것과 같음. 2. 확률분포 확률분포란 확률변수를 X라 하였을 때 X의 함수이다. 이 X는 특정한 값을 가지는데 그 값을 가질 확률들은 일종의 함수와 같이 특정 분포를 가지게 된다. 예를 들면 주사위를 던지는 실험에서 나올 수 있는 확률변수가 X이고, X의 확률은, P(x=1)=1/6이...2025.04.27
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베이지안 주의와 빈도주의 - 통계학적 사고의 두 가지 접근 방식2025.05.101. 베이지안 주의 베이지안 주의는 18세기에 영국의 수학자 토마스 베이즈에 의해 개발된 통계적 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 확률을 통해 불확실성을 모델링하고, 사전 지식과 데이터를 결합하여 사후 확률을 계산합니다. 베이지안 주의의 핵심 아이디어는 사전 지식과 데이터를 통합적으로 활용하여 추론을 수행한다는 것입니다. 이를 통해 우리가 가지고 있는 초기 믿음에 대한 업데이트를 진행하며, 불확실성을 줄이고 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 2. 빈도주의 빈도주의는 통계학의 전통적인 접근 방식으로, 빈도주의자들은 임의로 발생한 사...2025.05.10
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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
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확률이론에 대하여 요약하여 정리하시오2025.05.011. 확률의 공준과 확률분포 확률의 공준은 모든 확률 이론의 기본적인 전제가 된다. 공준 1은 표본공간에 속하는 모든 원소의 확률값이 0과 1 사이라는 것이며, 공준 2는 표본공간 내 어떤 사상 E가 발생할 확률은 사상 E가 속하는 원소들의 확률을 모두 더한 것과 같다는 것이다. 공준 3은 표본공간이 발생할 확률은 1이며 어떤 사상도 발생하지 않을 확률은 0이라는 것이다. 2. 확률법칙 확률에는 덧셈 법칙, 여 확률의 법칙, 곱셈 법칙이 성립한다. 덧셈 법칙은 표본공간 내 여러 사상 중 적어도 하나 이상의 사상이 발생할 확률은 두 ...2025.05.01
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베이즈 추론에서 비롯된 과학적 질병 검사 탐구보고서2025.01.281. 베이즈 추론 베이즈 추론은 확률변수의 조건부 확률분포와 주변부 확률분포를 연관 짓는 확률이론입니다. 주어진 조건에서 어떠한 현상이 실제로 나타날 확률을 구하는 방법이며, 새로운 증거에 기반을 두어 과거의 정보를 향상하거나 개선할 수 있습니다. 불확실성 하에서 의사결정 문제를 수학적으로 다룰 때 중요하게 이용되며 실생활에 많이 쓰입니다. 2. 조건부 확률 조건부 확률은 어떤 사건이 일어난 조건하에서 다른 사건이 일어날 확률을 뜻합니다. 사건 A가 일어났을 때 사건 B의 조건부 확률을 P(B|A)라고 표시합니다. 조건부 확률은 표...2025.01.28
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[A 레포트] 잠자는 미녀 확률 퍼즐 - 외부,내부적 관점을 통한 분석2025.01.111. 잠자는 미녀 확률 퍼즐 잠자는 미녀 문제에서 나올 수 있는 답은 크게 1/2과 1/3이 될 것이다. 이 문제에서 중요한 것은 답이 몇이냐가 아니라 어떻게 그렇게 답이 나오는지에 대한 풀이과정이 중요하다. 1/2과 1/3 둘 다 가능하다는 견해와 1/3이 불가능하다는 견해를 살펴보았다. 관점주의적 접근에서는 1/2과 1/3이 모두 타당하다고 주장하며, 비개념적 내용 개념을 활용했다. 반면 시공간 관점에서는 1/3이 불가능하다고 주장했다. 결론적으로 필자는 1/2과 1/3이 모두 가능하다고 보지만, 두 사건 간의 상호작용을 설명할...2025.01.11
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확률이론에 대하여 요약하여 정리하시오2025.01.181. 확률의 공준 및 확률분포 확률의 공준은 고전적 개념에 속하기 때문에 주관적 개념을 통해 확률을 부여하면 문제가 발생한다. 때문에, 확률을 정의하는 대신 세가지 조건을 만족하면 이를 곧 확률로 한다는 것이 '확률의 공준'이다. 확률분포란 실험이나 관찰에서 시행 가능한 사상으로 구성된 표본공간의 확률 변수를 확률 값으로 이어주는 함수이다. 2. 확률법칙에 대한 정리 덧셈법칙은 여러 개의 사상 중 적어도 하나의 사상이 발생할 확률을 뜻한다. 여확률의 법칙에서 여확률이란 사상 A의 여사건이라고 한다면 사상 A가 일어나지 않은 확률이라...2025.01.18
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