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Showing Revision 1 created 09/14/2018 by Sae-mi Choi.

  1. 우리는 정상 분포와 함께 같은 것을 할 수 있습니다. 정상 분포는 특별한
  2. 확률 빈도 함수로 견본을 만든 것입니다. 우리는 이 강좌에서 이 확률 함수를 위한
  3. 방정식을 배우지 않을 것입니다. 그러나 원하신다면 쉽게 내용을 찾을 수 있고
  4. 그게 뭔지 이해할 수 있습니다. 그리고 조금 더 많은 정보를 원하는 분들께
  5. 그것이 상당히 훌륭할 수 있습니다. 그러나 기본적으로 우리가 이 이론적인 곡선을 보았으니
  6. 우리는 방정식을 가지고 모형을 만들 수 있습니다. 그리고 그 이후에 이 방정식을 써서 우리는
  7. 곡선 아래 영역을 찾기 위해서 계산법을 사용할 수 있습니다. 그러나 우리는 계산법을 사용 필요가
  8. 없습니다. 왜냐하면 누군가 어떤 사람이 이미 그 일을 했기 때문입니다. 그리고 그 뒤에 그들이
  9. 특별한 표를 만들었는데요 그러므로 우리는 언제나 어떤 두 값 사이의 곡선 아래 영역을 찾을 수 있습니다.
  10. 우리는 이후에 이 표를 사용할 것입니다. 먼저 우리가 정규 확률 빈도 함수에 대하여
  11. 그리고 곡선 아래 구간에 대해서 잘 알고 있다는 사실을 확인해 봅시다. 그리고
  12. 첫 째로 곡선의 끝이 실제로 x축에 결코 닿지 않습니다. 그들은 x축에 더 가까이
  13. 갑니다. 그러므로 X축은 수평축입니다. 이 이론적 모형이 X축에 닿지 않는 이유는
  14. 기본적으로 우리가 결코 어떤 사실을 100% 확신하지 못한다는 데
  15. 있습니다. 다른 말로 하면 우리는 다섯 가지 기본 편차와 같은 평균값으로부터 정말로 멀리 떨어져 있는
  16. 여기에서 값을 구할 수 있을 것입니다. 그러나 이 값이나 더 낮은 값을 구하는데 필요한
  17. 확률은 아주 작습니다. 그리고 이것이 곡선 아래의 영역과 같습니다.
  18. 그러므로 만약 가까이서 볼 수 있다면 우리는 이 고리가 X축에 점점 더 가까이 다가간다는 사실을 볼 수 있겠지만
  19. 결코 X축에 닿지 않는다는 사실을 알게 됩니다. 그리고 그 후에 꼬리와 X축 사이의 영역은
  20. 음의 무한대쪽으로 계속해서 가고 잇으며, 아마도 더 이 값이나 더 낮은 값의
  21. 확률이 될 것입니다. 우리는 잠시 동안 조금 더 깊이 들어가서 이야기를 해보겠습니다. 그리고 비슷하게 우리는
  22. 저쪽에 있는 값을 구할 수 있습니다. 그러나 확률은 아주 작고 그러므로 기본적으로 여러분이 기억해야 하는
  23. 사실은 만약 우리가 특정한 값을 구한다면 이제 저것을 X라고 불러야 한다는 것입니다.
  24. 음의 무한대에서부터 X에까지 이르는 곡선 아래의 영역은 우리의 샘플에서
  25. 대상을 선택하기 위해서 임의로 선택한 확률과 같습니다. 저것은 X보다 값이 더 작고
  26. 인구의 견본에서 비율과 같습니다. X보다 더 적은 점수와 함께 만약 이것이
  27. 약간 혼란스럽다면 걱정하지 마세요. 저것이 이 강좌를 모두 아우르는 사실이니까요.
  28. 여러분은 확률 밀도 함수를 사용하면서 정말로 편해지셔야 합니다. 그리고
  29. 이 구간을 분석하고 이 영역을 찾는 데에서도 그러셔야 합니다.