確率と統計の基礎

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P(X_k = 1)= p = b / (b + r) 이라고 하셨는데,각각의 시행에서 독립적이 아니라 확률이 변하지 않나요?예를 들어, P(X_1 = 1) = b / (b + r)가 맞지만P(X_2 = 1)은 X_1의 결과에 따라

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독립인 정규분포의 합이 평균 분산 모두 두개의 합인 새로운정규분포가 된다는걸 MGF로 증명해주셨는데그것말고 평균은 선형성으로 더할수있고 분산도 독립이라면 V(X1+X2) = V(X1)+V(X2)이렇게 증명하는건 틀린건가요?

M' =My(s) - My(0) / s = exp(sb) - exp(sa) -1 /(s^2*(b-a) 이걸 어떻게 분리해서 미분값이 나오는지 모르겠습니다.. 분모텀에 0이 두개인걸 처리못하겠는데 풀이알려주시면 감사하겠습니다.

뒤쪽부분 y라는 조건일때 평균 분산등 구할때 모두 기본조건이 y가 x의 파티션일때 성립하는거죠??x의기댓값 구할때 yi*E(x l yi) 에서 y가 파티션일때 성립하니까 뒤쪽 내용도 다 파티션 가정하는게 맞을까요?

안녕하세요3-2강 파스칼분포가 m이 무한대로가면 푸아송분포와 같아진다는게 이해가 잘안가 질문드립니다 m이무한대로 가면 시행횟수도 무한으로가고 각각의 시행은 독립시행일때 m개의 앞면이 나와야된다는 조건이 있는데 어떻게

  inclusion exclusion principle이infinite set 에서도 countable하기만 여전히 공식이 성립한다고 볼 수 있지 않나요?? 또 1.3 에서 a-b 확률이 a - (a and

이산 확률 모델에서 A={s5,s9,s25}일때 disjoint한 {s5}or{s9}or{s25}로 표현할 수가 있다고 했는데 항상 disjoint하다고 할수 있을지 궁금해서 질문드립니다 만약 sample space가 셔츠를 입는것, 바지를 입는 것, 신발을 신는

강의에서 공리 3번에 대한 증명은 하지 않으시고 예시만 알려주셨는데 혹시 왜 공리3번이 참인지 알 수 있을까요

그 MGF의 M_X(s)는 PMF나 PDF랑 다르게 s가 X의 분포를 따르는 Random variable이라는 의미가 아닌거죠? <img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/51

41:49초쯤 나오는 Law

23:30초쯤에서 엡실론을 이용해서 확률 계산하는 부분에서 분모에 들어가는 marginal probability식이 헷갈려서 확실히 하려고 질문합니다.<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/6f

29분50초 부분입니다.dependent Bernoulli(p)라고 생각하고 linearity 이용하는 거면E[X1]= b/(b+r) 이지만, E[X2] 부터는 b/(b+r)이 아니지 않나요? dependent라면 이런 부분을 고려해야 한

사건 A,B가 일어날 확률인 P(A) = 0.6, P(B) = 0.7 일 때1번 답은 exclusion-inclusion principle에 의해 P(A)+P(B)-P(A)*P(B) = 0.882번 답은 단순 교집합으로 P(A)*P(B)

i = 10 ~ 15를 넣고 계산하면 각각의 P값은 아래와 같이 나옵니다.[0.3486784401000001, 0.3486784401, 0.19177314205499993, 0.07670925682199997, 0.0249305084671499

빨간 네모

Geometric distribution에서 한번 수업해주신 기억이 있어서 더듬더듬 복습해보고 풀어보았는데저는 다른 값이 나오는데 어디서 오류를 범하고 있는지 모르겠습니다.. 혹시 한번 봐주실 수 있나요 ? <img

HyperGeometric distribution인데 빨간 부분이</