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완숙의 블로그
[Stochastic Process] 1 - Experiments, Models
확률을 고등학생 때 공부해보기도 했고, 배우는데 크게 무리가 없었지만, 통계학을 공부해보면서 공리와 정의의 중요성을 느꼈다. 그래서 이번 기회에 제대로 정리하고 시작해보려고 한다. 확률은 과정(Procedure)과 관측(observation)으로 이루어진 반복가능한 확률실험(Experiment)에 기반을 둔다. 여기서 관측된 것을 결과(Outcome)이라 하며, 결과의 집합을 사건(Event)이라고 한다. 과정, 관측, 확률실험, 결과, 사건의 정의가 애매하고 와닿지 않는다. 최종적으로 이 단어들을 예시를 통해 이해하는 것을 목표로 확률의 근본이 어떤 녀석인지 알아보자. 집합론을 확률에 적용하기 상호배타적 (Mutually Exclusive) 전체집합 S에 A_i 라는 집합들이 있을 때, 이것들이 위의 ..
Mathmatics/Statistics
2019. 4. 10. 23:45
복소수에서 지수함수, 삼각함수, 로그함수의 표현 (Exponential, Trigonometric, Logarithm Function in Complex Numbers)
Mathmatics/Differential Equations
2018. 12. 11. 01:58
복소 해석 함수의 극한과 도함수 (The Limit & Derivative of Complex Analytic Function)
Mathmatics/Differential Equations
2018. 12. 11. 01:46
드무아브르의 공식 & 복소수의 제곱근 (De Moivre's Fomula & Roots of Complex Number)
Mathmatics/Differential Equations
2018. 12. 11. 01:36
