지금 대학에서 공학통계수업을 듣다가 이해가 되지 않는 부분이 있어서 우연히 영상을 보게 되었는데 알고보니 제가 이해가 되지 않았던 부분이 central limit theorem에서 설명해주신 n,m의 차이 였어요..........그 부분을 자세히 설명해주셔서 덕분에 이해가 되었습니다 정말 감사합니다 ㅎㅎ
신소재 공학과 석사출신 연구원으로서, 통계 및 머신러닝에 대해 독학을 하고 있습니다. 아주 큰 도움이 됩니다. 재능기부에 감사 드립니다. 그리고, 혹시 강의안을 공유해 주실 수 있을런지요? 물론 공을 많이 들인 강의안의 공유를 부탁드린다는 것에 기분이 안 좋으실 수도 있습니다. 하지만, 독학하는 입장에서, 강의안이 있으면 효율이 무척이나 많이 올라갈 것 같아 이렇게 부탁을 드려 봅니다.
안녕하세요. 교수님. 훌륭한 강의를 무료로 공개해주셔서 감사합니다. 덕분에 열심히 공부하고 있습니다. 강의를 듣는 중 궁금한 점이 생겨 질문을 드립니다. 25:43 (CLT에 대한 설명입니다.) 에서 어떠한 모집단 분포(population)에서도 n을 30 >= 이상으로 뽑아 sampling distribution을 만들면 X~N(μ, σ^2) 분포를 따른다고 하셨는데요. 여기서 μ, σ는 population의 모평균과 모분산인가요? 모집단의 파라미터를 몰라도 CLT로 모집단의 μ, σ를 알 수있다면 굉장한 것 같습니다!
CLT은 모집단의 분포가 정규분포가 아니더라도 (예를 들어 모집단이 지수분포 혹은 포아송분포) n이 커지면 샘플평균의 분포는 정규분포를 따른다는 정리입니다. 이해하기 쉬운 유튜브 동영상 하나 소개합니다. th-cam.com/video/Pujol1yC1_A/w-d-xo.html
![김성범[ 교수 / 산업경영공학부 ]](http://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_mWwhQeGQPwIyBiV88b5htY6vhPJfUXlhO1TKC6ur0wnA=s48-c-k-c0x00ffffff-no-rj)
![[핵심 확률/통계] Moment Generating Functions (적률생성함수)](http://i.ytimg.com/vi/V6a3MPrv0dM/mqdefault.jpg)
![[핵심 확률/통계] Moment Generating Functions (적률생성함수)](/img/tr.png)
![[핵심 확률/통계] 표본분산의 분포, 카이제곱분포, t 분포, F 분포](http://i.ytimg.com/vi/DyBxYsCow9k/mqdefault.jpg)
![[핵심 머신러닝] P-Value](/img/n.gif)
고려대를 나오지는 않았지만 이런 좋은 수업을 들을 수 있는 학생들이 참 부럽습니다 감사합니다 교수님
감사합니다!
지금 대학에서 공학통계수업을 듣다가 이해가 되지 않는 부분이 있어서 우연히 영상을 보게 되었는데 알고보니 제가 이해가 되지 않았던 부분이 central limit theorem에서 설명해주신 n,m의 차이 였어요..........그 부분을 자세히 설명해주셔서 덕분에 이해가 되었습니다 정말 감사합니다 ㅎㅎ
교수님, 마지막 부분 들으면서 수업시물레이션을 너무 잘하셔서 웃음이 막 터집니다. 카이제곱까지 잘 유도해주셔서 이해가 잘되고 재미있어요. 감사합니다. ^^
감사합니다!
좋은 강의 감사드립니다~ 앞으로도 계속 부탁드립니다~
감사합니다!
교수님 샌프란시스코에서 교수님 강의 열심히 듣고 있습니당. 감사합니당 ^.^
네. 샌프란시스코이시군요... 열심히 들으시는 분들이 계시니 저도 보람있습니다. 감사합니다~
타 대학 학생인 저에게도 너무 도움 됐습니다!!
감사합니다~
우리교수님은 모놀로그에 한자어 사용하는데 영어사용하시고 소통하는 수업 부럽습니다.
Sanbong Ji님을 가르치셨던 교수님께서는 아마 내공이 깊은 분이라 생각듭니다. 언어는 시대에 따라 달라 질 수 있어도 내용을 학생들에게 최대한 잘 전달하려는 마음만은 다 같을 것 같습니다.
29:55 토끼그림이 있군요 감사합니다
교수님, 안녕하세요. 강의가 너무 좋아서 계속 찾아 듣고 있는 중입니다. 헌데, 통계나 머신러닝쪽 강의 순서가 어떻게 될까요? 참고할 수 있는 문서가 있을까요?! 항상 감사합니다 :)
제가 통게, 머신러닝 등을 categorization 해 놓았고 그 안에서는 영상 올린 순서가 강의 순서하고 보시면 됩니다~
강의 잘 보고 있습니다. 교수님의 동영상 전체목록에서 응용통계학이란 어떤 부분을 말하나요? 아니면 동영상목록에는 응용통계학이 아직 올라오지 않았나요?
답변이 너무 늦었네요.. 고려대 산업경영공학과에서 응용통계학은 estimation(추론), hypothesis testing(가설검정)을 주로 다룹니다.
신소재 공학과 석사출신 연구원으로서, 통계 및 머신러닝에 대해 독학을 하고 있습니다. 아주 큰 도움이 됩니다. 재능기부에 감사 드립니다.
그리고, 혹시 강의안을 공유해 주실 수 있을런지요? 물론 공을 많이 들인 강의안의 공유를 부탁드린다는 것에 기분이 안 좋으실 수도 있습니다. 하지만, 독학하는 입장에서, 강의안이 있으면 효율이 무척이나 많이 올라갈 것 같아 이렇게 부탁을 드려 봅니다.
안녕하세요. 교수님. 훌륭한 강의를 무료로 공개해주셔서 감사합니다. 덕분에 열심히 공부하고 있습니다.
강의를 듣는 중 궁금한 점이 생겨 질문을 드립니다. 25:43 (CLT에 대한 설명입니다.) 에서 어떠한 모집단 분포(population)에서도 n을 30 >= 이상으로 뽑아 sampling distribution을 만들면 X~N(μ, σ^2) 분포를 따른다고 하셨는데요. 여기서 μ, σ는 population의 모평균과 모분산인가요?
모집단의 파라미터를 몰라도 CLT로 모집단의 μ, σ를 알 수있다면 굉장한 것 같습니다!
CLT은 모집단의 분포가 정규분포가 아니더라도 (예를 들어 모집단이 지수분포 혹은 포아송분포) n이 커지면 샘플평균의 분포는 정규분포를 따른다는 정리입니다. 이해하기 쉬운 유튜브 동영상 하나 소개합니다. th-cam.com/video/Pujol1yC1_A/w-d-xo.html
@@user-yu5qs4ct2b 답변해주셔서 감사합니다. 교수님. 그렇다면 샘플평균의 분포의 모수는 모집단과는 아무런 연관성이 없는 것 인가요? 좋은 하루되세요!
@@jkim9931 정확히 얘기 하자면 샘플평균의 분포의 모수라가 표현하지 말고, 샘플평균의 분포는 샘플의 크기가 충분하면 (보통 30개 이상) 모집단의 분포와 상관없이 정규분포를 따른다라고 이해해 주시기 바랍니다.
@@user-yu5qs4ct2b 답변해 주셔서 감사합니다!
32:00 와..그동안 진짜 헷갈려했는데 이제서야 개념이 잡혔습니다..ㅜㅜ
42:00
교수님의 응용통계수업도 수강해보고 싶은데 유튜브에 공유를 해주실 계획이 있으신가요???
네. 계획은 있으나 아직 실행에 옮기지 못하고 있습니다~
@@user-yu5qs4ct2b 넵! 답변 감사드립니다. 설연휴 잘 보내세요~~