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[하버드] 확률론 기초: Statistics 110
Joe Blitzstein
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[하버드] 확률론 기초: Statistics 110
[하버드] 확률론 기초: Statistics 110
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확률론 기초
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Probability 110
1강- 확률과 셈 원리 (Probability and Counting)
2강- 해석을 통한 문제풀이 및 확률의 공리 (Story Proofs, Axioms of Probability)
3강- Birthday Problem과 확률의 특성 (Birthday Problem, Properties of Probability)
4강- 조건부 확률 (Conditional Probability)
5강- 조건부 확률과 전확률정리 (Conditioning Continued, Law of Total Probability)
6강- Monty Hall 문제와 심슨의 역설 (Monty Hall, Simpson's Paradox)
7강- 도박꾼의 파산 문제와 확률변수 (Gambler's Ruin and Random Variables)
8강- 확률변수와 확률분포 (Random Variables and Their Distributions)
9강- 기댓값, 지시확률변수와 선형성 (Expectation, Indicator Random Variables, Linearity)
10강- 기댓값 (Expectation Continued)
11강- 포아송분포 (The Poisson distribution)
12강- 이산, 연속, 균등분포 (Discrete vs. Continuous, the Uniform)
13강- 정규분포 (Normal Distribution)
14강- 위치, 척도 및 무의식적인 통계학자의 법칙(Location, Scale, and LOTUS)
15강- Midterm Review
16강- 지수분포(Exponential Distribution)
17강- 적률생성함수(Moment Generating Functions)
18강- 적률생성함수_2 (MGFs Continued)
19강- 결합, 조건부, 주변 확률질량함수(Joint, Conditional, and Marginal Distributions)
20강- 다항분포 및 코시분포(Multinomial and Cauchy)
21강- 공분산과 상관계수(Covariance and Correlation)
22강- 변수변환과 합성곱(Transformations and Convolutions)
23강- 베타분포(Beta disctribution)
24강- 감마분포와 포아송 과정(Gamma distribution and Poisson process)
25강- 순서통계량과 조건부 기댓값(Order Statistics and Conditional Expectations)
26강- 조건부 기댓값_2(Conditional Expectation Continuted)
27강- 조건부 기댓값_3(Conditional Expectation given an R.V.)
28강- 부등식(Inequalities)
29강- 큰 수의 법칙과 중심극한정리(Law of Large Numbers and Central Limit Theorem)
30강- 카이제곱분포, t분포, 다변량정규분포(Chi-Square, Student-t, Multivariate Normal)
31강- 마코프 체인(Markov Chains)
32강- 마코프 체인_2(Markov Chains Continued)
33강- 마코프 체인_3(Markov Chains Continued Further)
34강- A Look Ahead
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