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와 정말 강의 너무 좋습니다. 그 동안 애매하게 이해하고 넘어간 부분들을 명확하게 이해 할 수 있어서 너무 좋습니다카이제곱 예제 19:00 t 예제 31:53F 예제 39:40
감사합니다!
와우...정말 이해가 잘되게 설명해주시네요. 정말 감사합니다. 그동안 답답했던 부분이 확 풀렸습니다. 눈물나네요.
안녕하세요! 카이스트 재학중인 학생입니다. 영어가 부족해서 한글강의를 많이 찾아왔는데, 교수님 설명이 제일 명확하고 이해가 잘됩니다. 감사해요 잘 배우고 갑니다 :)
대학 수업에서는 내용이 잘 이해가 되지 않았는데 교수님 강의 덕분에 제대로 이해할 수 있었습니다, 감사합니다!
암기만 했던 카이제곱,F분포에 대해서 처음 이해했습니다.코로나 덕?에 좋은 강의를 들을 수 있었습니다. 감사합니다 교수님
@@김성범교수산업경영공 선임님 ㅕ
와 설명 너무좋네요.! 아무리 찾아도 이해가 안갔는데 이 영상으로 바로 이해가 됐습니다;; 정말 고맙습니다
정말 감사합니다 교수님!!!😊😊
한양대학교 서울캠학생입니다. 확통을 교수님이 아닌 강사분께 배우는데 도저히 이해가 안됬는데 이 영상하나로 쉽게 쉽게 이해하고 갑니다. 감사합니다
교수님강의 딥러닝 논문읽기 부터 기초 통계까지 항상 잘 보고 있습니다. 교수님 덕분에 학문에 재미를 붙여서 대학원 가고싶은 욕구가 생겨 열심히 공부중 입니다! 기회가 된다면나중에 교수님 연구실에 합격하여 가는게 제 목표 입니다 감사합니다
도움이 되셨다니 다행입니다. 감사합니다!
감사합니다! 설명 기가 막히시네요
좋은 강의 감사합니다. 덕분에 어려웠던 내용들이 잘 정리 되었습니다.
안녕하세요 교수님!!! 데이터 분석에 관심이 생겨 공부하고 있는 비전공자입니다! 통계 부분이 이해가 너무 안되서 어려워하고 있었는데 알고리즘으로 교수님 강의를 만나게 되어 너무 영광입니다@@@ 이해하기 쉽게 가르쳐주셔서 너무너무 감사드립니다!!!
도움이 되셨다니 다행입니다.
올려주신 모든 강의 잘보고 있습니다... 이런 강의를 유튜브에 올려주시다니... 정말 감사합니다 ❤︎❤︎❤︎❤︎
감사합니다~
와 정말 통계 학교 다닐 때 이해가 안됐었는데 설명을 잘 해주셔서 이해가 잘 갔습니다. 감사합니다 교수님.
통계 공부를 해야한다는걸 알면서도 어려워서 항상 포기했었는데 잘 가르쳐주셔서 처음으로 통계 수업을 완강했습니다. 정말 감사합니다.
안녕허세요 교수님, 훌륭한 강의 너무 감사합니다. 다만 33:57 경 마지막 줄 공식에 의문이 있습니다. P 값 (확률값)과 f 분포 사이에 등호가 오는 것이 적절한지 궁금합니다. 감사합니다.
앗. 오타입니다. 세심히 봐 주어 고맙습니다.
좋은 강의 너무너무 감사합니다 김성범 교수님~~~!! ^.^ 덕분에 좋은 수업 들었습니다
교수님 덕분에 통계학을 즐겁게 공부했습니다! 앞으로도 남은 강의 열심히 따라가겠습니다. 감사합니다~
통계 배울 때마다 드는 생각. "이렇게 까지 해야 되나?" 그래서 그런지 통계는 한 두 개 빼고 쉽게 까먹음.
교수님 영상이 많은 도움이 되었습니다
정말 좋은 강의 감사합니다...
따라가기 쉽지 않았지만 완강하였습니다. 교수님 너무 감사드립니다. 고생 많으셨어요.연결지어서 교수님의 어느 강의를 먼저 들으면 좋을까 고민하고 있습니다. 조언해주시면 열심히 공부하겠습니다.
수고 많았습니다. 예측모델 부분을 이어서 학습하시면 좋을 듯 합니다.
교수님 안녕하세요. 31:09에서 P[T
확률/통계 기초 쌓는데 최고의 강의였습니다!! 감사합니다!
좋은 강의 감사드립니다 교수님!
좋은 강의 올려주셔서 감사합니다. 많은 도움을 얻고 있습니다 ❤︎
교수님 앞으로 찍으실 강의가 몇개 정도 남았어요?세상에 존재하는 모든 알고리즘 정리해서 배우고 있는데요..
앞으로 기회 될 때 마다 올릴 예정입니다. Topic이 워낙 다양하여 몇개를 더 올릴지는 정확히 모르겠습니다.
교수님 감사합니다! ㅎㅎ
천재의 강의란 이런거군요..내년에 고대 통계계열 대학원을 준비하고 있는데 너무..설레네요!감사합니다
데이터 분석 공부하고 있는 비전공자인데 통계 부분 너무 쉽게 잘 가르쳐주셔서 감사합니다 ㅠㅠㅠㅠ
교수님 안녕하세요.
으악 수학과 담쌓았던 디자인과 출신도 잘 이해하고 갑니다..감사합니다!!:)
21:21 t-distribution 시작
감사합니다.
교수님, 안녕하세요? 너무 잘보고 있습니다. 몇 가지 문의드리고 싶은데요. 1. 설명해주시는 자료들을 다운로드 할 수 는 없을까요? 2. 제가 개인적으로 MCMC를 공부를 하는데, 도무지 데이터분석에 어떻게 활용되는지 어렵기도 해서, 기회되시면 꼭 MCMC부탁드립니다. 아무리 유투브를 찾아도, 구글링을 해도 참 자료도 없고, 물어볼 사람도 없어서 이렇게 글 남겨 봤습니다.매번 올라오는 동영상이 기대됩니다.즐거운 주말 보내세요!
PDF 강의자료 공개는 아직 고민 중입니다... 늦은 답변 미안합니다~
좋은 강의 감사합니다. 혹시 응용통계 강의는 따로 안 올라오나요?!ㅠㅠ
감사합니다! 응용통계도 계획 중에 있습니다~
교수님 안녕하세요 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 혹시 강의 순서는 재생목록 순서로 하면 되는 것일까요?
혹시 강의 슬라이드는 제공이 안되는걸까요 ㅠ 이 좋은 강의를 한번만듣고 말 수 없는데 강의 슬라이드가 없어 힘든부분이 있는거 같습니다
This is soooooooo gooooood.
Thanks!!
흑흑... 감사합니다 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ
교수님 강의 잘 보고 있는 학생입니다. 혹시 부스팅 관련 강의 계획은 없나요? 교수님 목소리로 꼭 듣고 싶어 댓글남깁니다!
준비 중에 있습니다!
안녕하세요 교수님, 혹시 본 강의는 교재가 있는 강의인가요? 있으신 거라면 소개좀 부탁드립니다, 통계 강의 정주행 하면서 듣고 싶어서요
A first course in probability, 10th edition, Sheldon Ross 입니다.
원서 교재가 무엇인가요?
교수님! t통계량은 t분포로 부터 추출된 하나의 값을 t통계량이라 하나요?
말씀하신것 처럼 이해해도 좋구요. t 통계량은 샘플로 구성된 함수식이며, t 통계량 값이 t 분포를 따릅니다.
07:00
10:44
더 많은 양질의 통계강의 부탁드립니다! 베이지안 통계는 안가르치시나요?
네. 많은 자료 준비 중에 있습니다.
감사합니다
11:50
![김성범[ 교수 / 산업경영공학부 ]](http://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_mWwhQeGQPwIyBiV88b5htY6vhPJfUXlhO1TKC6ur0wnA=s48-c-k-c0x00ffffff-no-rj)
![[핵심 확률/통계] 표본분포(Sampling Distribution), 샘플평균의 분포](http://i.ytimg.com/vi/EjQq2s9C9Sc/mqdefault.jpg)
![[핵심 확률/통계] 표본분포(Sampling Distribution), 샘플평균의 분포](/img/tr.png)
![[핵심 확률/통계] 연속형 확률분포 (감마분포, 베타분포)](/img/n.gif)
와 정말 강의 너무 좋습니다. 그 동안 애매하게 이해하고 넘어간 부분들을 명확하게 이해 할 수 있어서 너무 좋습니다
카이제곱 예제 19:00
t 예제 31:53
F 예제 39:40
감사합니다!
와우...정말 이해가 잘되게 설명해주시네요. 정말 감사합니다. 그동안 답답했던 부분이 확 풀렸습니다. 눈물나네요.
감사합니다!
안녕하세요! 카이스트 재학중인 학생입니다. 영어가 부족해서 한글강의를 많이 찾아왔는데, 교수님 설명이 제일 명확하고 이해가 잘됩니다. 감사해요 잘 배우고 갑니다 :)
감사합니다!
대학 수업에서는 내용이 잘 이해가 되지 않았는데 교수님 강의 덕분에 제대로 이해할 수 있었습니다, 감사합니다!
암기만 했던 카이제곱,F분포에 대해서 처음 이해했습니다.
코로나 덕?에 좋은 강의를 들을 수 있었습니다. 감사합니다 교수님
감사합니다!
@@김성범교수산업경영공 선임님 ㅕ
와 설명 너무좋네요.! 아무리 찾아도 이해가 안갔는데 이 영상으로 바로 이해가 됐습니다;; 정말 고맙습니다
감사합니다!
정말 감사합니다 교수님!!!😊😊
감사합니다!
한양대학교 서울캠학생입니다. 확통을 교수님이 아닌 강사분께 배우는데 도저히 이해가 안됬는데 이 영상하나로 쉽게 쉽게 이해하고 갑니다. 감사합니다
감사합니다!
교수님강의 딥러닝 논문읽기 부터 기초 통계까지 항상 잘 보고 있습니다. 교수님 덕분에 학문에 재미를 붙여서 대학원 가고싶은 욕구가 생겨 열심히 공부중 입니다! 기회가 된다면나중에 교수님 연구실에 합격하여 가는게 제 목표 입니다 감사합니다
도움이 되셨다니 다행입니다. 감사합니다!
감사합니다! 설명 기가 막히시네요
좋은 강의 감사합니다. 덕분에 어려웠던 내용들이 잘 정리 되었습니다.
안녕하세요 교수님!!! 데이터 분석에 관심이 생겨 공부하고 있는 비전공자입니다! 통계 부분이 이해가 너무 안되서 어려워하고 있었는데 알고리즘으로 교수님 강의를 만나게 되어 너무 영광입니다@@@ 이해하기 쉽게 가르쳐주셔서 너무너무 감사드립니다!!!
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감사합니다~
와 정말 통계 학교 다닐 때 이해가 안됐었는데 설명을 잘 해주셔서 이해가 잘 갔습니다. 감사합니다 교수님.
감사합니다!
통계 공부를 해야한다는걸 알면서도 어려워서 항상 포기했었는데 잘 가르쳐주셔서 처음으로 통계 수업을 완강했습니다. 정말 감사합니다.
감사합니다!
안녕허세요 교수님, 훌륭한 강의 너무 감사합니다. 다만 33:57 경 마지막 줄 공식에 의문이 있습니다. P 값 (확률값)과 f 분포 사이에 등호가 오는 것이 적절한지 궁금합니다. 감사합니다.
앗. 오타입니다. 세심히 봐 주어 고맙습니다.
좋은 강의 너무너무 감사합니다 김성범 교수님~~~!! ^.^ 덕분에 좋은 수업 들었습니다
감사합니다!
교수님 덕분에 통계학을 즐겁게 공부했습니다! 앞으로도 남은 강의 열심히 따라가겠습니다. 감사합니다~
감사합니다~
통계 배울 때마다 드는 생각. "이렇게 까지 해야 되나?" 그래서 그런지 통계는 한 두 개 빼고 쉽게 까먹음.
교수님 영상이 많은 도움이 되었습니다
감사합니다!
정말 좋은 강의 감사합니다...
따라가기 쉽지 않았지만 완강하였습니다. 교수님 너무 감사드립니다. 고생 많으셨어요.
연결지어서 교수님의 어느 강의를 먼저 들으면 좋을까 고민하고 있습니다. 조언해주시면 열심히 공부하겠습니다.
수고 많았습니다. 예측모델 부분을 이어서 학습하시면 좋을 듯 합니다.
교수님 안녕하세요. 31:09에서 P[T
확률/통계 기초 쌓는데 최고의 강의였습니다!! 감사합니다!
감사합니다!
좋은 강의 감사드립니다 교수님!
감사합니다!
좋은 강의 올려주셔서 감사합니다. 많은 도움을 얻고 있습니다 ❤︎
감사합니다!
교수님 앞으로 찍으실 강의가 몇개 정도 남았어요?
세상에 존재하는 모든 알고리즘 정리해서 배우고 있는데요..
앞으로 기회 될 때 마다 올릴 예정입니다. Topic이 워낙 다양하여 몇개를 더 올릴지는 정확히 모르겠습니다.
교수님 감사합니다! ㅎㅎ
감사합니다~
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감사합니다
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교수님 안녕하세요.
으악 수학과 담쌓았던 디자인과 출신도 잘 이해하고 갑니다..감사합니다!!:)
21:21 t-distribution 시작
감사합니다.
감사합니다!
교수님, 안녕하세요? 너무 잘보고 있습니다.
몇 가지 문의드리고 싶은데요.
1. 설명해주시는 자료들을 다운로드 할 수 는 없을까요?
2. 제가 개인적으로 MCMC를 공부를 하는데, 도무지 데이터분석에 어떻게 활용되는지 어렵기도 해서, 기회되시면 꼭 MCMC부탁드립니다. 아무리 유투브를 찾아도, 구글링을 해도 참 자료도 없고, 물어볼 사람도 없어서 이렇게 글 남겨 봤습니다.
매번 올라오는 동영상이 기대됩니다.
즐거운 주말 보내세요!
PDF 강의자료 공개는 아직 고민 중입니다... 늦은 답변 미안합니다~
좋은 강의 감사합니다. 혹시 응용통계 강의는 따로 안 올라오나요?!ㅠㅠ
감사합니다! 응용통계도 계획 중에 있습니다~
교수님 안녕하세요 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 혹시 강의 순서는 재생목록 순서로 하면 되는 것일까요?
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준비 중에 있습니다!
안녕하세요 교수님, 혹시 본 강의는 교재가 있는 강의인가요? 있으신 거라면 소개좀 부탁드립니다, 통계 강의 정주행 하면서 듣고 싶어서요
A first course in probability, 10th edition, Sheldon Ross 입니다.
원서 교재가 무엇인가요?
교수님! t통계량은 t분포로 부터 추출된 하나의 값을 t통계량이라 하나요?
말씀하신것 처럼 이해해도 좋구요. t 통계량은 샘플로 구성된 함수식이며, t 통계량 값이 t 분포를 따릅니다.
07:00
10:44
더 많은 양질의 통계강의 부탁드립니다! 베이지안 통계는 안가르치시나요?
네. 많은 자료 준비 중에 있습니다.
감사합니다.
감사합니다
11:50