이 글은 컴퓨터학부 확률과통계 수업에서 배운 자료들을 정리한 내용입니다.
3.1 The Binomial Distribution
3.2 The Geometric and Negative Binomial Distributions
3.3 The Hypergeometric Distribution
3.4 The Poisson Distribution
3.5 The Multinomial Distribution
A binomial distribution(이항 분포) with parameter $n$ and $p$
The random variable is defined by the parameter $p$, 0 ≤ p ≤ 1 , which is the probability that the outcome is 1
The number of successes within a fixed number of trials $n$
n independent Bernoulli trials $X_{1}, … , X_{n}$
$X \sim B(n, p)$
$P( X = x) = {n \choose x} p^{x} (1 - p)^{n-x}$
${n \choose x} == \frac{n!}{x!(n - x)!}$
이 글은 컴퓨터학부 확률과통계 수업에서 배운 자료들을 정리한 내용입니다.
2.1 Discrete Random Variables
2.2 Continuous Random Variables
2.3 The Expectation of a Random Variables
2.4 The Variance of a Random Variables
2.5 Jointly Distributed Random Variables
2.6 Combinations and Functions of Random Variables
이 글은 컴퓨터학부 확률과통계 수업에서 배운 자료들을 정리한 내용입니다.
1.1 Probabilities
1.2 Events
1.3 Combinations of Events
1.4 Conditional Probability
1.5 Probabilities of Event Intersections
1.6 Posterior Probabilities
Sample Space “집합”(전체에 대한 개념)
(esg) The Sample spaces $S$ of an experiment is a set consisting of all the possible experimental outcomes
(kor) 실험의 표본 공간 S는 가능한 모든 실험 결과로 구성된 집합입니다.
ProbabilitiesA set of probability values ofr an experiment with a sample space
$S = {\ O_1, O_2, … , O_n }$ consist of some probabilities
$P_1, P_2, … , P_n$
that satisfy
$0 ≤ p_1 ≤ 1, 0 ≤ p_2 ≤ , … , 0 ≤ p_n ≤ 1$
and
$p_1 + p_2 + … + p_n = 1$
The probability of Outcome $O_i$ occurring is said to be $p_i$, and this is written
$P(O_i) = p_i$ ($O_i$가 발생할 확률)
Ex) $O_1 = 1\ P_1 = 1/6$ (1 ~ 6중에 1이 나올 확률)
이 카테고리는 경영학부 전자금융의 이해 수업을 듣고 정리한 내용을 바탕으로 글을 작성하였습니다.
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Double spend problem
KOR) 디지털 화폐가 쉽게 중복되지(duplicated)않도록 보장하는 것의 어려움을 설명한다.
ENG) describes the difficulty of ensuring digital money is not easily duplicated.