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Z-bio stat/Z-기초통계학

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[Z-bio Stat] 9. Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta Distribution 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 8. Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative Binomial Distribution 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 7. 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset) 이다 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 6. 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-bio Stat] 5. 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-Bio Stat] 4. 확률 함수 : cmf / cdf / pmf / pdf 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-Bio Stat] 3. 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Ramdom Variable) 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..
[Z-Bio stat] 2. 통계와 통계량(Statistics) 확률(Probability)의 재정의 통계와 통계량(Statistics) 샘플링(Sampling)과 확률 변수(Random Variable) 확률 함수: cmf / cdf / pmf / pdf 선형대수 표시법: Matrix를 왜 쓰는가? 데이터와 차원의 표현: 정보의 압축 정규분포로 보는 분포(Distribution)의 의미: 분포는 프리셋(preset)이다 Bernoulli Trial: Binomial, Geometric, Hypergeometric, Negative binomial distribution Poisson Process: Exponential, Gamma, Beta distribution 추정(Inference): 귀무가설과 대립가설, 유의 수준과 p-value, 신뢰구간(CI) 추정(I..

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