- 출간 정보
- 2024.03.01. 전자책 출간
- 2024.01.25. 종이책 출간
- 파일 정보
- 19.3MB
- 478쪽
- ISBN
- 9788920050053
- ECN
- -
개정판 | 확률의 개념과 응용 상세페이지
개정판 | 확률의 개념과 응용작품 소개
<개정판 | 확률의 개념과 응용> 확률은 모든 학문뿐만 아니라 생활 속에서도 폭넓게 활용되고 있다. 우리는 매일 일기예보를 보면서 비 올 확률을 확인하고 우산을 가져갈지 결정한다. 또한 당첨될 확률을 계산하면서 복권을 구입한다. 통계학에서 이용되는 추론은 불확실성을 포함한 세상을 데이터로 추론하여 지식을 일반화하는 것이다. 우리는 데이터를 바탕으로 가장 가능성이 큰 결론을 내리기 위해 확률을 이용한다. 확률은 통계학을 개념적으로 학습하기 위해 필요하다.
일반적으로 확률은 그 개념과 계산이 어려운 것으로 인식되고 있다. 이 점을 고려하여 이 교재에서는 역사적 관점에서 확률의 개념을 살펴보고, 공개 소프트웨어인 R 프로그램을 이용하여 계산하는 것을 추가하였다. 이 교재의 구성은 다음과 같다.
제1장에서는 확률의 기본 개념을 역사적으로 정리하고, 확률이 생활 속에서 어떻게 활용되는지 살펴본다. 제2장에서 는 확률을 고전적？공리적으로 정의하고 그 성질을 살펴본다. 제3장에서는 조건부 확률, 제4장에서는 확률분포와 기댓값에 대해 살펴보고, 제5장과 제 6장에서는 이산형 확률분포와 연속형 확률분포에 대해 살펴본다. 제7장에서는 다변량 정규분포, 다항분포 등 다변량 확률분포에 대해 살펴보고, 제8장에서는 표본분포를 살펴본다. 제9장에서는 확률과정에 대해 알아보고, 제 10장에서는 몬테카를로 시뮬레이션에 대해 살펴본다. 제9장의 3, 4절은 개념이 어려우므로 확률과정에 더 관심 있는 경우가 아니라면 생략해도 무방하다.
저자 프로필
저자 소개
이긍희
·서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사)
·서울대학교 대학원 계산통계학과(이학석사)
·미국 Texas A&M University 통계학과(통계학박사)
현재: 한국방송통신대학교 자연과학대학 통계·데이터과학과 교수
박진호
·서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사)
·서울대학교 대학원 계산통계학과(이학석사)
·미국 Stanford University 통계학과(통계학박사)
현재: 인하대학교 자연과학대학 통계학과 교수
목차
제1장 확률의 기본 개념
1.1 확률의 개념
1.2 확률의 이용
1.3 확률의 역사
1.4 확률의 정의
1.5 상대도수와 빈도론적 확률
1.6 R 프로그램을 이용한 실습
제2장 확률의 정의와 성질
2.1 표본공간과 사건
2.2 고전적 확률
2.3 기하학적 확률
2.4 공리적 확률
2.5 확률의 계산
2.6 R 프로그램을 이용한 실습
제3장 조건부 확률
3.1 조건부 확률의 개념
3.2 베이즈 정리
3.3 몬티 홀 게임
3.4 독 립
3.5 R 프로그램을 이용한 실습
제4장 확률분포와 기댓값
4.1 확률변수
4.2 이산형 확률변수의 확률분포
4.3 연속형 확률변수의 확률분포
4.4 확률변수의 기댓값
4.5 확률변수의 분산과 표준편차
4.6 R 프로그램을 이용한 실습
제5장 이산형 확률분포
5.1 이산형 확률변수
5.2 이산형 균등분포
5.3 베르누이 분포
5.4 이항분포
5.5 포아송 분포
5.6 초기하분포
5.7 R 프로그램을 이용한 실습
제6장 연속형 확률분포
6.1 연속형 확률변수
6.2 연속형 균등분포
6.3 지수분포
6.4 정규분포
6.5 감마분포
6.6 R 프로그램을 이용한 실습
제7장 다변량 확률분포
7.1 결합분포와 주변분포
7.2 공분산과 상관계수
7.3 조건부 분포
7.4 이변량 정규분포
7.5 다변량 정규분포
7.6 멀티누이 분포
7.7 다항분포
7.8 R 프로그램을 이용한 실습
제8장 표본분포
8.1 통계량과 표본분포
8.2 표본평균의 분포
8.3 표본비율의 분포
8.4 대수의 법칙과 중심극한정리
8.5 표본평균과 표본분산의 분포
8.6 R 프로그램을 이용한 실습
제9장 확률과정
9.1 확률과정의 의미
9.2 마코프 연쇄
9.3 포아송 과정
9.4 이항분포 과정
9.5 마코프 연쇄와 강화학습
9.6 R 프로그램을 이용한 실습
제10장 난수의 생성과 몬테카를로 시뮬레이션
10.1 몬테카를로 시뮬레이션의 개요
10.2 연속형 확률분포의 난수 생성
10.3 이산형 확률분포의 난수 생성
10.4 몬테카를로 적분
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