통계학 면접 (한장 요약본)- 기본개념, 대학1~2학년진도 [초보자,입문자용] 확률

소개

실제 대학교에서 1~2학년 때 배우는 진도로 딱 정리해놨습니다.
(통계학책이랑 몇몇 자료랑 짬뽕~)

꼭 알아야 할 것들만 모아놨어요

저도 공부할겸 통계학 기본개념들 한장에 모아놨어요
면접에도 상당히 도움이 될 것 같아요~

글자포인트6에 다단3이구요
(한눈에 보기 정말 좋아요~ 몇몇 헷갈리는거만 형광팬으로 칠해놓으면
1장에 모두 있어서 금방금방 찾아볼 수 있어요)

글자포인트10으로 보통 문서의양으로 치면 4페이지 분량 나옵니다.


통계학을 배우긴 배웠는데,
긴가민가 하시거나, 요약정리가 잘 안된다 하신분들
이거보시면 기본개념 확실히 잡힐거예요~

목차

1. 확률의 공리 ( axioms of probability )
2. 조건부 확률 ( conditional probability )
3. Bayes ( 베이즈 정리 )
4. 확률변수
5. 누적 분포함수
6. 두 확률변수의 분포
7. 두 확률변수의 독립성
8. 공분산
9. 이산형 확률분포
10. 연속형 확률분포 (지수분포, 정규 분포)
11. 중심극한정리
12.. 점추정 및 구간추정
13. t 및 카이자승(x자승) 분포
14. 가설검정의 기초개념
15. ANOVA ( 분산분석 )
16. 모수(Parameter)

본문내용

● 통계학
1. 확률의 공리 ( axioms of probability )
- 확률실험에서 Ω를 표본공간, E를 사건,∅를 공집합이라 할 때, E ⊂Ω, ∅⊂Ω이며, 확률은 항상 다음 조건을 만족한다.
1) 0 ≤ P(E) ≤ 1
2) P(Ω) = 1, P(∅) = 0
3) 모든 i≠j에 대해 Ei∩Ej = ∅이면, 즉 모든 i≠j,
ii, j= 1, 2, ... 에 대해 Ei와Ei가 상호배반사건이면
P(Ei)
2. 조건부 확률 ( conditional probability )
- 사건 A가 주어졌을 때 사건 B의 조건부 확률은 P(A)≠0이라는 전제 하에서 다음과 같이 정의한다.
p(B | A) = P(AB)/P(A)

3. Bayes ( 베이즈 정리 )
베이즈 정리 : Ei를 사전확률 P(Ei)를 갖는 사건이라 하고 A는 어떤 새로운 사건이나 정보라 하자. 그러면 Ei의 사후확률은 다음과 같이 주어진다.

<중략>

7. 두 확률변수의 독립성
- 두 확률변수 X와Y는 결합확률분포가 각각의 확률변수에 대한 주변확률분포의 곱으로 표현될 수 있을 때 서로 확률적으로 독립이라고 한다.

참고자료

· 없음