|
Estimation
(4) Bayesian Parameter Estimation : Gaussian Case
(5) Bayesian Parameter Estimation : General Theory
Ⅲ. 비모수추정 (Non-parametric Estimation)
(1) 비모수추정의 개념
(2) Density Estimation
(3) Parzen Windows
Ⅳ. 비교 및 분석 (Analysis)
Ⅴ. 결론 및 반성(Conclusion)
|
|
|
Probability, Random Variables and Random Signal Processing, P.Z. Peebles Jr.,
McGraw-Hill, 4th ed, 2001.
- MATLAB 객체 지향 프로그래밍 언어, 박전수 역, 아진, 2008. 1. <신호의 취득과 저장>
2. <신호의 Power 및 Frequency 성분 분석>
3. <신호 + 잡음 분석>
4.
|
|
|
Probability Density Function :
f(t), 파단확률밀도함수
단위시간 동안 파단이 일어날 확률
dF(t) dR(t)
f(t) = ────── = ──────
dt dt
✔ Failure Rate Function : λ(t), 파단속도함수
특정
|
|
|
의미합니다. 이 때 구간은 일정한 구간이 될 수도 있고, 무한대 구간이 될 수도 있습니다. 연속형 확률 변수는 무한히 많은 가능한 값을 가질 수 있기 때문에, 이를 표현하기 위해 확률 밀도 함수(probability density function)를 사용합니다.
|
|
|
Probability density function)는 아래와 같다.
f(x)=12π√σe(xμ)22σ2(∞<x<∞)f(x)=12πσe(xμ)22σ2(∞<x<∞)
이 분포는 평균이μμ이고 분산은σ2σ2이다. 기호로는N(μ,σ2)N(μ,σ2)로 적는다.A군 평균 20을 나타내고 분산은 15로 나타내고 있어 평균값은 20을
|
|
메뉴펼치기
