우리가 살아가는 도시

5장. 정규분포 1) 공식 2) 개념 확률밀도곡선 아래쪽 총면적은 1이다. 표준정규분포: 평균이 0, 표준편차는 1을 갖는 종모양의 확률밀도함수 표준정규분포는 N(0,1)로 나타낸다. 3) 코딩 pnorm(1.37) 1-pnorm(1.37) qnorm(0.975) pnorm(63,mean=60,sd=4)-pnorm(55,mean=60,sd=4) pbinom(101,150,0.6)-pbinom(81,150,0.6) pnorm(101,90,6)-pnorm(82,90,6) pnorm(1.92,0,1)-pnorm(-1.42,0,1) pnorm(1.92)-pnorm(-1.42) x = c(39.3, 3.5, 6.0, 2.7, 7.4, 3.5, 19.4, 19.7, 1.0, 8.7, 14.8, 8.3, 17.1, ..

1. 파이썬을 이용한 시스템 트레이닝 https://wikidocs.net/book/110 2. 통계(계량경제) http://statnmath.blogspot.kr 3. R을 활용한 사회네트워크 분석 - 사회네트워크분석 입문 - 허명회 저. 참조 http://blog.naver.com/edgelab/220176838047 4. 머신러닝과 딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 5. R과 관련된 사이트 https://www.datascienceschool.net/

4장. 이항분포와 가설검정에서의 응용 1) 4장 공식 - 이항분포의 평균, 분산, 표준편차 2) 그 외의 개념 a) 베르누이 시행 : 성공과 실패(2가지 경우만 일어나는 확률) b) 이항분포 : 이산확률분포는 일반적인 분포와 이항분포로 나눌 수 있음 / 베르누이 시행을 여러번 하는 분포를 이항분포 c) 기각역 : 주장을 매우 지지하는 영역 3) 코딩 # 예제 4.3 dbinom(0, size=5, prob=0.25) #이항분포 확률 : f(0) pbinom(0, size=5, prob=0.25) #누정이항질량함수 : f(0)+f(1)+f(2)+f(3)+f(4)+f(5) 1 - pbinom(3, 5, 0.25) #누적이항질량함수 : f(4)+f(5) dbinom(4, 5, 0.25) + dbinom(5, ..

3장. 확률과 확률분포 1) 3장의 주요공식 - 확률변수의 평균, 분산, 표준편차 2) 3장의 주요공식 - 편차, 표준분산, 표준편차 편차 표준분산 표준편차 3) 코딩 # 예제 3.11 choose(5, 2) / choose(25, 2) # choose(5,2)는 5콤비네이션2 choose(5, 1) * choose(20, 1) / choose(25, 2) # 예제 3.16 choose(5, 2) choose(15, 4) choose(15, 11) # 예제 3.24 x = 0:3 fx = c(1, 3, 3, 1)/8 mean.x = mean(x * fx) mean.x # 예제 3.25, 36 x = 0:4 fx = c(0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1) mean.x = sum(x * fx) va..