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[확률과 통계]연속확률변수의 성질, 기댓값, 분산, 표준편차, 확률밀도 심화개념

연속확률변수의 성질, 기댓값, 분산, 표준편차안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 연속확률변수에 대해 알아보도록 하겠습니다.지금까지 배운 확률변수는 특정값을 가질 때 확률이 어땠는지 알 수 있습니다.우리는 이것을 이산확률변수라 합니다.하지만 연속확률변수는 특정값을 가질 때 확률을 구하기가 매우 어렵습니다.예를 들어 학생들 키를 확률변수라 하면 173cm와 같이 1의 자리로 키를 구하면 몇 명이 있는지 확인 할 수 있습니다만 정확히 173.323423\(\cdots\)와 같이 구하고자 하면 구할 수가 없죠.따라서 범위를 지정해주면 연속확률변수도 확률을 구할 수 있습니다.오늘은 연속확률변수의 성질과 기댓값, 분산, 표준편차에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 목차1. 연속확률변수의 정의2. 연속확률변수의 성질3..

[확률과 통계]확률변수의 독립, 확률변수의 합과 곱의 기댓값, 분산 심화개념

확률변수의 합과 곱의 기댓값, 분산안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 확률변수의 곱과 합에 대한 기댓값과 분산에 대해 알아보도록 하겠습니다.앞서 확률변수의 기댓값과 분산에 대해 배웠는데 확률변수를 더한 것과 곱한 것의 기댓값과 분산은 어떻게 될까요?중요한 독립이라는 개념을 사용하여 어떻게 되는지 알아보도록 하겠습니다.목차1. 확률변수의 독립2. 확률변수의 곱의 기댓값3. 확률변수의 합의 기댓값과 분산오늘의 학습 정리 1. 확률변수의 독립1.1 독립이란?독립이란 서로 영향을 끼치지 않을 때 독립이라 합니다.확률변수의 독립의 정의확률변수 \(X, Y\)가 가질 수 있는 모든 값 \(x_{i}, y_{j}\)에 대해 \(P(X=x_{i}, Y=y_{j})=P(X=x_{i})\cdot P(Y=y_{j})\)가..

[확률과 통계]확률변수의 변환과 표준화, 연습문제 심화개념

확률변수의 변환, 표준화, 연습문제안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 확률변수의 변환과 표준화에 대해 알아보도록 하겠습니다.지난신간에 배운 확률변수는 일종의 함수라고 배웠습니다.우리는 \(f(x)=x\)라고 했을 때 \(f(2x)=2f(x)\)가 되는 것은 쉽게 알 수 있습니다.이처럼 확률변수도 함수의 특징인 실수배와 실수를 더했을 때 어떤 변화가 있는지 알아보도록 하겠습니다.그리고 표준화란 무엇인지에 대해 알아보도록 하겠습니다.목차1. 확률변수의 변환2. 표준화3. 연습문제오늘의 학습 정리 1. 확률변수의 변환1.1 확률변수에 실수를 곱하면?확률변수의 변환에 따라 기댓값, 분산, 표준편차가 어떻게 변하는지 알아보겠습니다.두 개의 집합의 합집합의 원소의 개수확률변수 \(X\)와 임의의 실수 \(a, b..

확률점화식, 확률점화식 풀이, 확률점화식 예시안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 확률점화식에 대해 알아보도록 하겠습니다.확률점화식은 확률과 점화식을 합친 개념으로 예전 모의고사 때 엄청난 오답률을 자랑한 문제로 출제된 적이 있습니다.확률점화식의 개념은 무엇인지 예시를 들어가며 어떠한 형태로 풀면 좋을지 알아보도록 하겠습니다.목차1. 확률점화식2. 확률점화식 예시13. 확률점화식 예시2오늘의 학습 정리 1. 확률점화식1.1 확률점화식이란?확률점화식은 점화식처럼 확률의 관계식을 뜻입니다.확률점화식의 정의어떤 시행을 \(n\)번째 했을 때와 \(n-1\)번째 했을 때의 확률의 관계를 나타낸 식을 확률점화식이라 한다.점화식은 이전 수열단원에서 배운적이 있습니다.\(n\)번째 항과 \(n-1\)번째 항과의 관계..

기댓값, 기댓값의 합의 법칙, 기댓값의 곱의 법칙 안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 기댓값의 정의와 특징에 대해 알아보도록 하겠습니다.기댓값은 말 그대로 기대하는 값입니다. 예를 들어 여러분은 로또를 사면 얼마를 받을지 기대하잖아요?그것을 값으로 계산한 것을 기댓값이라 합니다.목차1. 기댓값2. 기댓값의 합의 법칙3. 기댓값의 곱의 법칙오늘의 학습 정리 1. 기댓값1.1 기댓값이란?기댓값은 어느 확률로 어느 값이 일어날 때 총 기대하는 값이다.기댓값의 정의변수 \(X\)는 \(x_{1}, x_{2}. \cdots, x_{n}\)중에 하나의 값을 갖는다고 하자. 그리고 그 값을 갖는 확률이 각각 \(p_{1}, p_{2}, \cdots, p_{n}\)이라 하자. 이 때 다음과 같이 정의된 \(E(X)\..

조건부 확률, 확률의 곱의 법칙, 사건의 독립과 종속오늘은 조건부 확률에 대해 알아보도록 하겠습니다.조건부 확률이란 특정 조건이 주어졌을 때 어느 사건이 일어날 확률입니다.영어로 Conditional Probability인데 왜 조건부 확률일까요?일본어를 바로 번역해서 그렇습니다!일본어로 条件付き確率(조건이 붙어있는 확률)인데 한자만 따와서 조건부 확률이라고 번역했습니다.아시다시피 틀린말은 아니니까요?목차1. 조건부 확률2. 확률의 곱의 법칙3. 사건의 독립과 종속오늘의 학습 정리 1. 조건부 확률1.1 조건부 확률이란?조건부 확률은 특정 조건이 있을 때 사건이 일어날 확률입니다.조건부 확률의 정의사건 \(A\)가 일어나면 전사건이 사건 \(A|\)로 축소된다. 이처럼 사건 \(A\).가 일어났을 때 사..

여사건, 독립시행, 반복시행안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 여러가지 확률계산하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.어떤 경우에 어떻게 확률을 계산하는지 알고 계시면 쉽게 문제를 해결하실 수 있으실 겁니다! 목차1. 여사건2. 독립시행3. 반복시행오늘의 학습 정리 1. 여사건1.1 여사건이란?여사건은 앞서 배운 여집합과 비슷한 개념입니다!여사건의 정의사건 \(A\)에 대해 \(A\)가 일어나지 않을 사건을 \(A\)의 여사건이라 하며 \(\bar{A}\) 또는 \(A^{c}\)라 나타낸다.여사건은 전사건 \(U\)에 대하여 나머지 부분이라 보시면 될 것 같습니다!즉 \(U=A \cup A^{c}\)와 같은 관계가 성립하는 것을 알 수 있습니다.물론 \(A \cap A^{c}=\emptyset\)입니다..

확률의 정의, 기본성질, 경우의 수와 확률안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 드디어 확률이란 무엇인지에 대해 알아보도록 하겠습니다.확률은 앞서 배운 경우의 수를 응용하는 파트로 경우의 수를 구하는 어려운 문제는 없지만 필히 알아둬야 합니다..목차1. 확률의 정의2. 확률의 기본성질3. 경우의 수와 확률오늘의 학습 정리 1. 확률의 정의1.1 확률이란?확률이란 무엇인지에 대해 알아보기 전에 확률에서 사용되는 용어를 알아보도록 하겠습니다. 시행 같은 조건에서 반복가능하며 결과가 우연히 정해지는 행위사건 시행의 결과로 일어날 수 있는 경우. 주로 \(A\) 또는 \(B\)로 나타낸다.근원사건 더이상 분할할 수 없는 사건전사건 시행에서 일어날 수 있는 모든 사건으로 전체집합에 해당된다. 주로 \(U\)로 나타..

조합, 조합의 성질, 중복조합안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 조합의 정의와 성질에 대해 알아보도록 하겠습니다.경우의 수 단원에서 가장 어려운 부분이 조합입니다. 조합이란 무엇인지 정의를 확실히 공부해 놓으면 고난이도 문제에 대응할 수 있으리라 생각됩니다.목차1. 조합2. 같은 것을 포함하는 순열3. 중복조합오늘의 학습 정리 1. 조합1.1 조합이란?조합은 순서를 생각하지 않고 그룹을 만든다는 뜻입니다. 조합의 정의 순서를 생각하지 않고 뽑는 방법을 조합이라 한다. 서로 다른 \(n\)개에서 서로 다른 \(r\)개를 뽑아 만드는 조합을 \(n\)개에서 \(r\)개를 뽑는 조합이라 하고 그 총 수를 \(_{n}C_{r}\)이라 나타낸다.앞서 순열이랑 다른 부분은 순서를 생각하지 않는다는 것입니다. 예를..

순열, 원순열, 중복순열안녕하세요. 본수학 저자입니다.오늘은 순열의 종류에 대해 알아보도록 하겠습니다.경우의 수하면 순열과 조합, 이 두 가지의 케이스로 경우의 수를 구하는데 오늘은 그 중 하나인 순열에 대해 알아보고 순열에는 어떠한 종류가 있는지 알아보도록 하겠습니다.목차1. 순열2. 원순열3. 중복순열오늘의 학습 정리 1. 순열1.1 순열이란?순열은 순서대로 열을 세운다는 뜻입니다. 순열의 정의순서를 생각하여 1열로 나열하는 것을 순열이라 한다. 서로 다른 \(n\)개의 물건에서 서로 다른 \(r\)개를 뽑아 나열하는 순열을 \(n\)개에서 \(r\)개를 뽑는 순열이라 하고 총 수를 \(_{n}P_{r}\)이라 한다. 우리는 이미 이전 학습에서 팩토리얼을 배울 때 다룬 적이 있습니다!1부터 10까지 ..