실습 위주로 ㄱㄱ 1. 다양한 분포에서 샘플링(Sampling) 해보기 샘플링이란 어떤 자료에서 일부 값을 추출하는 것을 의미한다 파이썬의 numpy를 사용하면 간단하게 정규 분포, 베타 분포 등에서 샘플링을 진행할 수 있다 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1-1. NumPy 균등 분포(Uniform Distribution) 구간 내 모든 데이터에 대하여 추출 확률이 동일한 분포이다 sampled = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(2, 4)) print(sampled) 이런 식으로 균등 분포를 가지는 데이터를 가져올 수 있다 추출한 데이터는 히스토그램(histogram)을 그려 확률 분포를 시각화할 ..

후우... 수식이 너무 많아서 어렵네요... 첨 듣는 단어도 너무 많이 나오고, 기호들은 또 왜이렇게 많은지! 하지만 처음 하는거니까 익숙하지 않은건 당연한거구 자주 보다보면 익숙해지겠죠?ㅎ 1. 확률 분포 추정 1-1. 확률 분포 추정이란 우리가 가지고 있는 데이터로부터 확률 분포를 추정하는 기술을 의미한다 기본적으로 우리가 데이터의 형태를 보고, 원하는 분포로 추정할 수 있다 베르누이 분포: 데이터가 0 혹은 1의 형태 정규 분포: 데이터가 크기 제한이 없는 실수 형태 카테고리 분포: 데이터가 카테고리 값 형태 주어진 데이터를 이용해 확률 분포를 계산하는 대표적인 두 가지 방법이 존재한다 모멘트 방법 최대 가능도 추정 1-2. 모멘트 방법 (Method of Moment) 확률분포에서 계산한 특징 값..