항상 좋은 강의 감사합니다!! 강의를 들으면서 통계의 본질을 느끼고있습니다!! 교수님 강의를 듣는중 여쭙고 싶은게 생겨서 질문드립니다ㅎㅎㅎ 29:45 에서 Beta distribution이 시간에 따른 고장률을 나타내는데 자주쓰인다고 하셨는데 분포의 정의역인 0부터 1까지 범위에서 어떻게 시간이 표현될 수 있는지 궁금합니다.
좋은 강의 감사드립니다. 감마분포에 나오는 감마함수는 실수영역으로 확장된 팩토리얼인데, 영상에 나오는 두 예시를 보면 사건들은 모두 자연수로 떨어집니다. 생각해보면 사건이라 함은 0부터 무한대로 자연수로 떨어지는데 단순히 팩토리얼을 사용하지 않고 굳이 감마함수를 사용하는 이유가 있나요? 그리고 베타분포에 나오는 베타함수(i.e., 계수)는 x^a-1(1-x)^b-1과 동일한데 그럼 답은 무조건 1이 되는거 아닌가요?
![김성범[ 교수 / 산업경영공학부 ]](http://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_mWwhQeGQPwIyBiV88b5htY6vhPJfUXlhO1TKC6ur0wnA=s48-c-k-c0x00ffffff-no-rj)
![[핵심 확률/통계] 연속형 확률분포 - 정규분포 (Normal Distribution)](http://i.ytimg.com/vi/e3ZAl1CS3t8/mqdefault.jpg)
![[핵심 확률/통계] 연속형 확률분포 - 정규분포 (Normal Distribution)](/img/tr.png)
![[핵심 확률/통계] 연속형 확률변수 - 지수분포](http://i.ytimg.com/vi/3C0yKJhMwek/mqdefault.jpg)
![[핵심 확률/통계] 표본분포(Sampling Distribution), 샘플평균의 분포](/img/n.gif)
너무 좋은 강의에요! 감사합니다 :)
감사합니다!
좋은강의 감사히 잘 듣고 있습니다 고맙습니당!!!
감사합니다!
오늘도 잘 들었습니다!! 현업에서는 파라미터 2가지 alpha, beta 를 어떻게 계산할지 궁금해집니다 ㅎㅎㅎ example 풀면서 계속 현업에서 어떻게 적용할 지 생각해볼 수 있도록 이야기 해주셔서 감사합니다
감사합니다 교수님
감사합니다~
정말 감사합니다!
감사합니다!
항상 좋은 강의 감사합니다!! 강의를 들으면서 통계의 본질을 느끼고있습니다!! 교수님 강의를 듣는중 여쭙고 싶은게 생겨서 질문드립니다ㅎㅎㅎ
29:45 에서 Beta distribution이 시간에 따른 고장률을 나타내는데 자주쓰인다고 하셨는데 분포의 정의역인 0부터 1까지 범위에서 어떻게 시간이 표현될 수 있는지 궁금합니다.
Beta distribution의 핵심은 시간이 아니라 무엇인가가 발생할 확률입니다. 따라서 0과 1사이로 보시면 될 것 같습니다. 제가 "시간에 따른~" 이라고 말했다면 이 부분은 중요하게 생각하지 않으셔도 됩니다. 감사합니다.
좋은 강의 감사드립니다. 감마분포에 나오는 감마함수는 실수영역으로 확장된 팩토리얼인데, 영상에 나오는 두 예시를 보면 사건들은 모두 자연수로 떨어집니다. 생각해보면 사건이라 함은 0부터 무한대로 자연수로 떨어지는데 단순히 팩토리얼을 사용하지 않고 굳이 감마함수를 사용하는 이유가 있나요?
그리고 베타분포에 나오는 베타함수(i.e., 계수)는 x^a-1(1-x)^b-1과 동일한데 그럼 답은 무조건 1이 되는거 아닌가요?
어.... 베타 계산 한땀한땀 적어서 나누어봐야하나요? 혹시. 쉽게 계산하는 방법이 있을까요? 감마 4.8? 같은거는 어떻게 계산해야하는 건가요? (4.8 - 0.8) * 감마(4.8 - 0.8)해서 구해도되나요 ?
정확히 질문이 이해가 되지 않지만 제안 하신대로 한번 해 보시면 될 것 같습니다.
안녕하세요. 혹시 설명하시는 자료 다운받아 볼 수 있을까요?
PDF 강의자료 공개는 아직 고민 중입니다... 늦은 답변 미안합니다~
공개해주시면 정말 감사드리겠습니다 ㅠㅠ
20:06😉