2. 확률과 확률분포_베이즈 정리 / 확률변수 및 확률분포
베이즈 정리 어떤 사건이 일어난 후 앞으로 일어날 다른 사건의 가능성을 구하는 것 즉, 기존 사건들의 확률(사전 확률)을 알고 있다면, 각 원인들의 조건부 확률(사후 확률)을 구할 수 있음 기존 사건들의 데이터가 쌓이면 쌓일 수록 조건부 확률의 정확성이 높아짐 확률변수와 확률분포 확률변수 Random Variable : 시행의 결과에 따라 값이 결정되는 변수 확률분포 Probability Distribution : 확률변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수 확률 변수가 어떤 종류의 값을 가지는가에 따라 이산 확률 분표와 연속 확률 분포로 나뉨 이산확률분포 discrete probability distribution 확률 질량 함수로 표현 가능하며 대표적 예시는 하기와 같음 푸아송 분포 : 단위 시..
데이터분석/통계
2023. 7. 2. 17:09
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 프로그래머스
- 쿠싱
- 상대도수
- hash
- 분당서울대병원
- 군고구마
- 쿠싱증후군
- leatcode
- counter
- Python
- 파이썬
- 중앙값
- 상관관계
- 평균
- neural network
- 분산
- random forest
- 조건부확률
- SQL
- 코딩테스트
- 확률분포
- 뇌하수체선종
- 힙
- 사분위수
- 통계
- programmers
- TensorFlow
- 뇌하수체
- Lambda
- 확률
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함