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코로나19 진단 키트 결과와 GDP 성장률-코스피 지수 관계 분석2025.01.261. 코로나19 진단 키트 결과 분석 코로나19 팬데믹 상황에서 신속하고 정확한 진단이 공중보건 전략의 핵심 요소로 부각되었습니다. 진단 키트의 민감도와 특이성을 바탕으로 양성 판정을 받은 사람이 실제로 감염되었을 확률을 계산하는 문제는 통계학적 의사 결정의 좋은 예시가 됩니다. 베이즈 정리를 활용하여 개인의 실제 감염 확률을 계산한 결과, A가 양성 판정을 받았을 때 실제로 코로나19 보균자일 확률은 약 51.1%로 나타났습니다. 2. GDP 성장률과 코스피 지수 관계 분석 GDP 성장률은 국가 경제의 전반적인 건강 상태를 나타내...2025.01.26
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교통에서의 베이지안 업데이팅2025.01.061. 베이지안 업데이팅 베이지안 업데이팅은 새로운 정보를 이전의 지식에 통합하여 지식을 갱신하는 통계적 추론 방법입니다. 운전 상황에 적용하면, 운전자는 현재 상황과 자신의 지식 및 경험을 고려하여 새로운 정보를 이전 정보에 결합하여 의사결정을 하게 됩니다. 예를 들어, 교차로에 접근할 때 운전자는 이전에 얻은 정보(차량 출발 방향 등)와 현재 상황(차량 위치, 속도 등)을 고려하여 예측을 수행하고 이를 이전 지식에 결합하여 의사결정을 내립니다. 이를 통해 운전자는 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있습니다. 2. 딜레마 존 딜레마 ...2025.01.06
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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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확률변수와 확률분포의 개념 설명2025.05.141. 확률변수 확률은 특정한 사건이 발생할 가능성을 0과 1로 표현한 값이다. 확률은 객관적 확률과 주관적 확률로 구분되며, 고전적 확률 관점에서는 경험적 자료가 없어도 논리적 추론과 계산으로 선험적 확률을 구할 수 있다. 주관적 확률은 간접적 자료와 수집 자료를 활용하여 표본을 정리하고 사건 발생 확률을 정의한 다음 공준을 구하는 방식을 채택한다. 2. 확률분포 확률분포는 단일변량 확률분포, 결합확률분포, 주변확률분포, 조건부확률분포로 구분할 수 있다. 이러한 확률분포는 확률 덧셈법칙, 여확률법칙, 곱셈법칙, 통계적 독립성 등의 ...2025.05.14
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모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링하는 방법입니다. 일반적으로 미리 정의된 수학적 모델을 사용하며, 해당 모델의 파라미터를 추정하는 것이 목표입니다. 모수적 방법은 데이터가 적을 때에도 좋은 성능을 보이지만, 데이터의 분포가 모델의 가정과 정확히 일치해야만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 2. 비모수적 추정 비모수적 추정은 데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다. 주어진 데이터에 적합한 모델 형태를 자동으로 선택하며, 복잡한 데이터 패턴을 캡처하는 데 유용합니...2025.05.13
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MCMC 모델링2025.05.091. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다. 2. 정규분포 샘플링 이 예제에서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 살펴봅니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나이므로, MCMC를 통해 정규분포로부터...2025.05.09
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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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외생변수 통제 방법 6가지 및 상세 설명2025.01.251. 랜덤화 랜덤화는 연구 참여자를 무작위로 배정하여 외생변수의 영향을 최소화하는 방법이다. 이는 실험군과 대조군에 외생변수가 고르게 분포되도록 하여 연구 결과의 신뢰성을 높인다. 또한 랜덤화는 연구자의 편견을 줄이고 연구 결과의 객관성을 높이는 데 도움이 된다. 2. 매칭 매칭은 실험군과 대조군의 특성을 유사하게 맞추는 방법이다. 이를 통해 외생변수가 두 그룹 간의 차이에 영향을 미치지 않도록 한다. 매칭은 다양한 방식으로 수행될 수 있으며, 연구 결과의 타당성과 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 3. 상쇄 상쇄는 외생변수...2025.01.25
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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)2025.05.091. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률론적인 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 마치 술에 취해 대도시를 걷는 것과 유사하게 무작위로 이동하면서 원하는 답을 찾아갑니다. 이 알고리즘은 통계 추정, 최적화, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 베이지안 통계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘의 원리 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률을 기반으로 동작합니다. 알고리즘은 현재 위치에서 다음 위치로 이동할 때 확률을 사용하여 이동합니다...2025.05.09
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의약품 개발 단계, 흡수-분포-대사-배설, 반감기2025.05.021. 신약 개발 과정 신약 개발은 7~12년 이상 걸리는 긴 과정으로, FDA 이전 단계, FDA 승인 단계, IND(임상시험 신약 승인 신청), 임상시험 단계 I-III, NDA(신약 승인 신청), 4단계 사후 마케팅 감시 등의 단계를 거친다. 2. 약동학 약동학은 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설 과정을 다룬다. 흡수는 생체이용률과 초회통과효과에 의해 영향을 받으며, 분포는 혈액순환과 단백질 결합을 통해 이루어진다. 대사는 주로 간에서 일어나며 1단계 반응(분해)과 2단계 반응(결합)이 있다. 배설은 주로 신장을 통해 이루어지며...2025.05.02
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