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를 사용한다. 1. (10점) 밀도함수 를 고려하자. 여기서 상수 이다. 다음의 질문에 답하시오.
(a) 일 때, 상수 를 확률변수 의 기댓값으로 표현하시오.
(b) 상수 를 (a)에서 표현한 식을 이용해서 몬테 카를로 방법으로 구하시오. 이 때, 몬테
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때 이들 3개의 공이 모두 새 공일 확률을 구하여라.
→
3-7 연속확률변수 X의 확률밀도함수가 다음과 같을 경우에 아래 물음에 답하여라.
(a) 상수 k의 값을 구하여라.
→
(b) 을 구하여라.
→
(c) E(X), E(), Var(X)를 구하여라.
→
3-12 두 확률변수 X
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를 비트 넘버로 변환하였다.
compare= xor(output , bit);
->수신신호와 송신신호비교(같으면0 다르면1을 의미한다)
error= sum(compare)/1000000;
->compare의 합(다른bit의 개수)/보낸bits수
BER(a)=error;
->SNR이 0~15일때 각각의 에러확률을 BER 행렬에 대입하
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확률밀도함수에 대해 알아보자.
1) 정규분포의 확률밀도함수
π : 3.1416(원주율 : 상수)
e : 2.7183(상수)
μ : 정규분포의 평균
σ : 정규분포의 표준편차
위 식에서 분포의 평균 μ와 표준편차 σ를 제외하고는 모두 상수이고 X는 확률변수이기 때문
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이다.
2, 4, 5, 6, 8, 4, 3, 1, 0
사전분포와 모형이
일 때, 다음의 질문에 답하시오.
(a) 의 사후분포를 수식으로 유도하라.
(b) R을 이용하여 몬테카를로 방법으로 의 사후평균, 사후표준편차, 95% 신용
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