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확률밀도함수]
f(x)~=~{1} over {sigma SQRT {2 pi}}e^{-{(x-mu)^2} over {2 sigma^2}},~~ -inf<x<inf
평균=mu},~ 분산=sigma^2
확률변수 X가 평균
mu
, 표준편차
sigma
인 정규분포를 따를 때,
X SIM N(mu,sigma^{2})
라는 기호를 사용한다. 1. 이산형 확률분포
2. 연속형
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.M, 박세희 역(1984), 수학의 확실성(Mathematics:The loss of certainty), 민음사 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 확률의 정의
Ⅲ. 확률의 계산
Ⅳ. 확률변수의 의미
Ⅴ. 확률변수의 종류
Ⅵ. 연속형 확률변수
Ⅶ. 이산형 확률변수
Ⅷ. 결론
참고문헌
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분포
* 모든 실생활 데이터는 종 모양의 곡선을 따라야 한다고 생각하여 정한 이름
* C. Friedrich Gauss(1777~1855)의 이름을 따라 지음
- P. Simon Laplace(1749-1827)와의 공동연구였음
* 반복 실험에서 나타나는 오차의 크기 분포에서 유래
* 확률변수 X ~
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확률분포와 분산은 다양한 방면에 쓰일 뿐만 아니라 사회조사, 연구조사 등 다방면에서 가설에 대한 검정과 예측에 쓰이 수 있다. 최근 4차 시대에 접어들면서 빅데이터, AI의 기술이 매우 중요시 되는 이 시기에는 통계의 중요성이 더욱 강조
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연속확률분포란, 어떤 구간에서 어떤 사건이 일어날 확률을 나타내는 확률 분포를 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,
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확률분포 ․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․R
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확률분포를 가정해야하므로, 사전적으로 요구되는 정보의 양이 맴우 중요하다. 그러나 본 연구의 목적이 투자 의사결정과 적절한 투자금액 내에서의 최대이익을 낼 수 있는 사업안을 결정하는 것이기 때문에, 보다 세밀한 분석은 생략하고, N
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----------> 만발효과 --------------------+
▣ 직접작용, 간접작용
8.1. 직접작용 … 표적설
선량 D (힛트/cm3)
부피 V (cm3) 때 VD개의 힛트 생김
부피 V 중 n개의 힛트가 일어날 확률 P(n) :
Poisson의 분포법칙 적용
rm P_(n)~ =~{(VD)^n~ e^-VD} over n!
………………
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확률변수의 결합과 변환 ---------------------------44
3. 정규분포 -----------------------------------------45
4. 신뢰수준 -----------------------------------------46
제2절 VaR ---------------------------------------------47
1. VaR의 개념 ---------------------------------------47
2. VaR의
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분포와 기업 지배권
2 30대 財閥의 내부 지분율 추이
3 상위 財閥의 소유구조
4 계열회사 출자와 가공자본
Ⅴ. 財閥의 경영 지배구조와 인맥재벌이란 세습독재 경영
1 기업 지배구조의 실태
2 세습 독재의 경영실태
Ⅵ.
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