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) + Uniform(i,j);
end
end
>> Uniform = rand(100000,10);
>> Gaussian2(100000)=0;
>> for i=1:1:100000,
for j=1:1:10,
Gaussian2(i) = Gaussian2(i) + Uniform(i,j);
end
end
>> for i=1:1:100000,
Rayleigh(i) = sqrt(Gaussian(i)^2 + Gaussian2(i)^2);
end
>> hist(Rayleigh,100)
2) C
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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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확률변수라 하자. 이때 P값과 N값을 달리하면서 그 결과치를 비교해보면서 CLT가 됨을 증명해보아라. 여기서 중요한 것은 베르누이에 대한 난수발생함수가 없기 때문에 UNIFORM난수발생함수를 이용하여라. 단, 프로그램은 MACRO명령을 써서 프로
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UNIFORM_NOISE.m
Uniform noise를 발생시키는데 사용하는데, 사용 방법은 다음과 같다.
uniform_noise (a, b, N)
이 함수는 (a, b) 사이에서 균일한 분포를 갖는 난수 N 개를 발생시킨다.
ii) GAUSSIAN_NOISE.m
Gaussian noise를 발생시키는데 사
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확률분포의 이해
확률분포는 무작위 변수의 가능한 값들과 각 값이 발생할 확률을 나타낸다. 이 리포트에서는 세 가지 주요 확률 분포에 대해 다룬다:
1. 균등 분포 (Uniform Distribution): 모든 가능한 결과가 동일한 확률을 가지는 분포이다. 예
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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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반
2.898
.962
심화반
2.993
.992
합계
2.910
.965
[표8]은 사후검정을 통한 다중비교 결과이다. 이미 앞선 분석에서 요인 변수별 유의확률이 모두 유의수준 0.05를 넘었기 때문에, 각 요인에 대한 수준반 별 차이 또한 유의확률이 모두 유의수준 0.05를 넘
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확률이 적다는 결과도 나왔다.
다음으로 시간의 동향에 의한 특징은 시간이 지날수록 유방암 치료에 대한 수
술방법, 약물 등이 발달하기 때문에 생존률이 증가하는 것을 볼 수 있다.
참 고 문 헌
1) http://synapse.koreamed.org/Synapse/Data/PDFData/0096JBC/
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변수들의 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
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변수 분석
분산분석표의 유의확률 값이 유의수준 5%에서 0.0001로 0.05보다 작으므로 모형은 적합하며 R-Square가 0.3247로 추정된 회귀식이 주어진 데이터와 약 32%정도 적합함을 알 수 있다.
추정된 회귀식을 분석해보면, 다른 변수를 고정시킨 후
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데이터를 저장하는 노드와 연결정보를 가지는 포인터로 구성(head, tail)되어 있다, O(1), O(N):search 1. 자료구조
2. 딥러닝
3. 머신러닝
4. 선행대
5. 확률과 통계
6. 예상 자기소개서 / 면접 샘플 질문
7. 준비하며 느꼈던 점 및 드리고 싶은 말
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변수'짜 많아 강의를 펑크 낼 확률이 높다고 판단, 대체 강사 리스트 작성을 제안하고 팀원들과 함께 완성시켰습니다. 실제로 몇몇 강사가 강의를 펑크내자 미리 준비한 리스트를 통해 신속히 대체 강사를 섭외하논 위기를 넘길 수 있었습니
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변수를 만들어 내는 것인지 깨닫게 되었습니다. 저 한 명의 이익을 생각한다면 팀원 전체가 받을 수 있는 , 즉 저를 포함한 모두가 가질 수 있는 만족은 그리 최선은 아닐 것입니다. 하지만 자신의 희생은 저를 포함한 팀원 전체가 가질 수 있
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