품목정보
발행일 | 2019년 06월 24일 |
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이용안내 ? |
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지원기기 | 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(일부 기기 사용 불가), PC(Mac) |
파일/용량 | PDF(DRM) | 22.55MB ? |
ISBN13 | 9791160508338 |
KC인증 |
발행일 | 2019년 06월 24일 |
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지원기기 | 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(일부 기기 사용 불가), PC(Mac) |
파일/용량 | PDF(DRM) | 22.55MB ? |
ISBN13 | 9791160508338 |
KC인증 |
지은이의 말 옮긴이의 말 1부 확률 자체의 이야기 1장 확률이란? __1.1 수학의 입장 __1.2 세 개의 문(몬티 홀 문제) - 비행선 시점 ____1.2.1 몬티 홀 문제 ____1.2.2 정답과 흔한 착각 ____1.2.3 비행선 시점에서의 번역 __1.3 세 조합 (Ω, ℱ, P) - 신의 관점 __1.4 확률변수 __1.5 확률분포 __1.6 실전용 축약법 ____1.6.1 확률변수의 표기법 ____1.6.2 확률의 표기법 __1.7 Ω는 배후 ____1.7.1 Ω의 정체에 구애되지 않는다 ____1.7.2 Ω를 다루는 요령 ____1.7.3 Ω 없는(신의 관점 없음) 확률론 __1.8 요약 ____1.8.1 무엇을 하고 싶었나? ____1.8.2 면적이라… ____1.8.3 변명 2장 여러 확률변수의 조합 __2.1 각 도의 토지 이용(면적 계산 연습) ____2.1.1 도별·용도별 집계(결합 확률과 주변 확률의 연습) ____2.1.2 도 내·용도 내에서의 비율(조건부 확률의 연습) ____2.1.3 비율을 역산하려면(베이즈 공식 훈련) ____2.1.4 비율이 획일적인 경우(독립성 훈련) ____2.1.5 연습 완료 __2.2 결합 확률과 주변 확률 ____2.2.1 두 개의 확률변수 ____2.2.2 더 많은 확률변수 __2.3 조건부 확률 ____2.3.1 조건부 확률이란 ____2.3.2 결합분포 · 주변분포 · 조건부분포의 관계 ____2.3.3 등호 이외의 조건에서도 마찬가지 ____2.3.4 세 개 이상의 확률변수 __2.4 베이즈 공식 ____2.4.1 문제 설정 ____2.4.2 베이즈의 그림 그리는 노래 ____2.4.3 베이즈 공식 __2.5 독립성 ____2.5.1 사상의 독립성(정의) ____2.5.2 사상의 독립성(말 바꾸기) ____2.5.3 확률변수의 독립성 ____2.5.4 세 개 이상의 독립성(요주의) 3장 이산값의 확률분포 __3.1 단순한 예 __3.2 이항분포 ____3.2.1 이항분포의 유도 ____3.2.2 보충: 순열 nPk · 조합 nCk __3.3 기댓값 ____3.3.1 기댓값이란 ____3.3.2 기댓값의 기본 성질 ____3.3.3 곱셈의 기댓값은 요주의 ____3.3.4 기댓값이 존재하지 않는 경우 __3.4 분산과 표준편차 ____3.4.1 기댓값이 같아도… ____3.4.2 분산 = ‘기댓값에서 벗어난 상태’의 기댓값 ____3.4.3 표준편차 ____3.4.4 정수 덧셈, 곱셈과 정규화 ____3.4.5 독립이라면 덧셈의 분산은 분산의 덧셈 ____3.4.6 제곱 기댓값과 분산 __3.5 큰 수의 법칙 ____3.5.1 독립 동일 분포(i.i.d.) ____3.5.2 평균값의 기댓값·평균값의 분산 ____3.5.3 큰 수의 법칙 ____3.5.4 큰 수의 법칙에 관한 주의 사항 __3.6 조건부 기댓값과 최소제곱 예측 ____3.6.1 조건부 기댓값이란 ____3.6.2 최소제곱 예측 ____3.6.3 신의 관점에서 ____3.6.4 조건부 분산 4장 연속값의 확률분포 __4.1 그러데이션 인쇄(밀도 계산 연습) ____4.1.1 소비한 잉크의 양을 그래프로(누적분포함수의 훈련) ____4.1.2 인쇄된 잉크의 농도를 그래프로(확률밀도함수의 훈련) ____4.1.3 인쇄한 것을 신축시키면 잉크의 농도는 어떻게 될까(변수 변환 훈련) __4.2 확률 0 ____4.2.1 딱 맞을 확률은 0 ____4.2.2 확률 0의 무엇이 문제인가? __4.3 확률밀도함수 ____4.3.1 확률밀도함수 ____4.3.2 균등분포 ____4.3.3 확률밀도함수의 변수 변환 ____4.4 결합분포 · 주변분포 · 조건부분포 ____4.4.1 결합분포 ____4.4.2 서둘러 진도를 나가고 싶다면 ____4.4.3 주변분포 ____4.4.4 조건부분포 ____4.4.5 베이즈 공식 ____4.4.6 독립성 ____4.4.7 임의 영역의 확률 · 균등분포 · 변수 변환 ____4.4.8 실숫값과 이산값의 혼재 __4.5 기댓값과 분산, 표준편차 ____4.5.1 기댓값 ____4.5.2 분산, 표준편차 __4.6 정규분포와 중심극한정리 ____4.6.1 표준정규분포 ____4.6.2 일반정규분포 ____4.6.3 중심극한정리 5장 공분산행렬과 다변량 정규분포와 타원 __5.1 공분산과 상관계수 ____5.1.1 공분산 ____5.1.2 공분산의 성질 ____5.1.3 경향이 뚜렷한 상태와 상관계수 __5.2 공분산행렬 ____5.2.1 공분산행렬 = 분산과 공분산의 표 ____5.2.2 벡터로 정리해서 쓰면 ____5.2.3 벡터·행렬의 연산과 기댓값 ____5.2.4 벡터 확률변수에 대해 좀 더 알아보자 ____5.2.5 변수를 바꾸면 공분산행렬이 어떻게 달라질까? ____5.2.6 임의 방향에서의 편차 __5.3 다변량 정규분포 ____5.3.1 다변량 표준정규분포 ____5.3.2 일반적인 다변량 정규분포 ____5.3.3 다변량 정규분포의 확률밀도함수 ____5.3.4 다변량 정규분포의 성질 ____5.3.5 단면과 그림자 ____5.3.6 카이제곱분포 __5.4 공분산행렬을 보면 타원으로 생각하라 ____5.4.1 (사례 1) 단위행렬의 경우 ― 원 ____5.4.2 (사례 2) 대각행렬의 경우 ― 타원 ____5.4.3 (사례 3) 일반적인 경우 ― 기울어진 타원 ____5.4.4 공분산행렬로는 측정할 수 없는 일 2부 확률에 도움이 될 이야기 6장 추정 및 검정 __6.1 추정론 ____6.1.1 기술 통계와 추측 통계 ____6.1.2 기술 통계 ____6.1.3 추측 통계의 사물을 파악하는 방법 ____6.1.4 문제 설정 ____6.1.5 기대 벌금 ____6.1.6 다목적 최적화 ____6.1.7 (대책 가) 후보 가려내기: 최소분산불편추정 ____6.1.8 (대책 나) ‘베스트’의 의미를 약화시킨다: 최대우도추정 ____6.1.9 (대책 다) 단일 값으로서 평가 기준을 정한다: 베이즈 추정 ____6.1.10 방법의 선택과 관련해 주의할 점 __6.2 검정론 ____6.2.1 검정 논법 ____6.2.2 검정의 이론적 틀 ____6.2.3 단순가설 ____6.2.4 복합가설 7장 의사난수 __7.1 여러 가지 의사난수 ____7.1.1 난수열 ____7.1.2 의사난수열 ____7.1.3 전형적인 용도: 몬테카를로 방법 ____7.1.4 관련된 주제: 암호론적 의사난수열 · 저불일치수열 __7.2 원하는 분포를 따르는 난수를 만드는 방법 ____7.2.1 이산값의 경우 ____7.2.2 연속값의 경우 ____7.2.3 정규분포를 따르는 난수를 만드는 방법 ____7.2.4 삼각형 내 균등분포와 구면의 균등분포 8장 여러 가지 응용 __8.1 회귀분석과 다변량 분석에서 ____8.1.1 최소제곱법에 의한 직선 근사 ____8.1.2 주성분 분석(PCA) __8.2 확률 과정에서 ____8.2.1 랜덤워크 ____8.2.2 칼만 필터 ____8.2.3 마르코프 연쇄 ____8.2.4 확률 과정에 대한 보충 __8.3 정보이론에서 ____8.3.1 엔트로피 ____8.3.2 두 변수의 엔트로피 ____8.3.3 정보원 부호화 ____8.3.4 통신로 부호화 부록 A 이 책에서 사용하는 수학의 기초 사항 부록 B 근사식과 부등식 부록 C 확률론의 보충 찾아보기 접기 |
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