연속확률분포
·
study/Big data analysis
- 균일확률분포 - 정규확률분포 - 지수확률분포 연속확률변수는 연속된 어떤 한 구간이나 여러 구간들의 집합에 내의 값을 취할 수 있다. 확률변수가 특정한 단일 값을 가질 확률에 대하여 언급할 수 없다. 대신, 확률변수의 특정 값이 주어진 구간에 속할 확률에 대하여는 말할 수 있다. 주어진 x1에서 x2까지 구간에서 취할 수 있는 확률변수의 확률은 확률 밀도 함수의 x1에서 x2까지 구간에서 그래프아래부분의 면적이다. 균일 확률 분포 확률이 구간의 길이에 비례하면, 확률변수는 균일하게 분포된다. 균일 확률 밀도함수는 아래와 같다. 정규확률분포 정규확률분포는 연속확률변수를 기술하는 가장 중요한 분포이다. 통계적 추론에 폭넓게 사용된다. 분포가 대칭적이다. 즉, 왜도 값은 0 모든 종류의 정규 확률 분포는 모..
이산 확률분포
·
study/Big data analysis
확률변수 이산 확률분포 기대값과 분산 이항확률분포 포아송확률분포 초기하확률분포 확률변수 숫자를 이용하여 실험결과를 설명하는 방법이다. 이산 확률변수는 유한한 숫자 값이나 0, 1, 2, ... 와 같이, 무한하지만 셀 수 있는 값을 가진 변수이다. 연속확률변수는 구간이나 구간의 모음에 속하는 숫자로 주어지는 변수이다. 이산 확률 분포 확률변수의 확률분포는 확률변수의 값에 확률이 어떻게 분포되어 있는 지를 말해준다. 이산 확률 분포는 표, 그래프, 수식 등으로 표현한다. - 첫번째 형태 : 확률 변수의 각 항목의 확률을 결정하기 위해 실험 결과에 확률부여하기 방법을 사용하는 형태 이산확률변수 x 의 확률분포는 확률함수 f(x)에 의해 정의된다. 확률함수는 확률변수의 값에 대한 확률을 제공해 준다. - 두번..
확률입문
·
study/Big data analysis
임의실험, 계산법칙과 확률부여하기 사건과 확률 확률의 기본관계 조건부 확률 베이즈 정리 임의실험, 계산법칙과 확률부여하기 확률 사건이 일어날 수 있는 정도를 측정하는 수치 척도 0~1 사이의 값을 가진다. 통계 실험 통계학에서 실험은 물리학에서의 실험과는 조금 다르다. 통계 실험에서는 확률이 결과를 결정한다. 즉 같은 실험이 똑같이 반복되어도 완전히 다른 결과가 나타날 수 있다. 이러한 이유로 통계 실험은 때때로 임의실험이라고도 불린다. 실험과 그에 따르는 표본공간 실험은 잘 정의된 결과를 생산하는 과정이다. 표본공간은 실험에서 나타날 모든 결과의 집합이다. 실험 결과는 표본공간의 한 원소로 표현되는 표본점이라고 불린다. 순열 계산법칙 서로다른 N개 중에서 서로다른 n개를 뽑아 일렬로 나열하는 경우의 수..
기술통계량 - 수치적 척도
·
study/Big data analysis
- 분포의모양, 상대적 위치, 이상값 찾기 - 5개 숫자 요약과 박스플롯 - 두 변수 간의 관계에 관한 척도 - Data자료 계기판 : 효과를 높이기 위해 수치적 척도 추가하기 분포형태의 척도, 상대 위치, 이상값 찾기 - 분포형태 : 왜도 분포의 모양을 측정하는 중요한 척도는 왜도(Skewness)이다. 왜도는 통계 소프트 웨어를 이용하면 쉽게 계산할 수 있다. 표본자료에 대한 왜도의 공식 대칭 분포 - 왜도 = 0 - 평균 = 중앙값 약간 왼쪽 꼬리가 긴 분포 - 왜도 = 음수 - 평균은 일반적으로 중앙값 보다 작다. 약간 오른쪽 꼬리가 긴 분포 - 왜도는 양수 - 평균은 일반적으로 중앙값보다 크다. 오른쪽 꼬리가 많이 긴 분포 - 왜도가 양수, 흔히 1.0 이상 - 평균은 일반적으로 중앙값보다 크다..
기술통계량 - 정량적 측정 : 위치척도와 변동성 척도
·
study/Big data analysis
- 위치 척도 - 변동성 척도 위치 척도 표본으로부터 계산된 척도는 표본 통계량이라 한다. 모집단으로부터 계산된 척도는 모집단 모수라고 한다. 표본통계량은 모집단 모수에 대한 점추정치이다. - 평균 위치에 대해 가장 중요한 통계량은 평균이다. 평균은 자료의 중심위치를 측정한다. 평균은 모든 자료의 평균이다. 표본 평균 x는 모평균 u의 점추정량이다. - 중앙값 중앙값은 자료를 작은 것부터 큰 것으로 순서대로 나열할 때 중앙에 있는 값이다. 자료가 극단값이 존재할 때, 중심위치 척도로 중앙값이 선호된다. 연봉이나 재산의 중심위치로 중앙값이 사용된다. 소수의 고액 연봉이나 재산은 평균을 상승시킨다. 자료의 개수가 홀수라면 중앙값은 가운데 있는 값 짝수 라면 가운데 두 개 값의 평균 - 최빈수 최빈수는 가장 ..
Activity and Intent
·
study/android
application 한 개 이상의 액티비티들로 구성된다. 액티비티들은 application 안에서 느슨하게 묶여있다. (액티비티 1>2, 3>2 등 자유롭게 이동 할 수 있다는 뜻) 액티비티 : application을 구성하는 빌딩 블록 태스크 : 스택에 있는 액티비티 , 하나의 태스크는 스택에 있는 액티비티 들로 구성된다 액티비티 스택 Back 키를 누르면 현재 액티비티를 제거하고 이전 액티비티로 되돌아간다. 사용자가 방문한 액티비티들은 어딘가에 기억 인텐트 하나의 액티비티(화면)에서 다른 액티비티(화면)로 전환 하려면 어떻게 해야하는가? -> 인텐트 사용 다른 액티비티를 시작하려면 액티비티의 실행에 필요한 여러가지 정보들을 인텐트에 실어서 보내주어야 한다. 명시적 인텐트 ( explicit inte..
dialog
·
study/android
대화상자 : 사용자에게 메시지를 출력하고 사용자로부터 입력을 받아들이는 사용자 인터페이스 AlertDialog
게이트 수준 Modeling
·
study/Logic Circuit
게이트 및 스위치 프리미티브 predefined 프리미티브 정의나 선언 없이 사용 가능 단일 출력을 가짐 모듈 내에서만 사용 가능 >> initial 과 always 구문 내부에서는 사용 불가 게이트 프리미티브 인스턴스 구문 primitive_gate_name [#(n1,n2)][instance_name](output, input1, ..); // [ ] 안에 있는건 생략 할 수 있다는 뜻 // instance_name은 내가 지을 게이트의 이름 #(n1,n2) : 게이트 프리미티브의 지연. default 지연값은 0 >>n1 : 상승지연(0에서 1로 변할 때), n2 : 하강지연 (1에서 0으로 변할 때) >>min(n1, n2) : 출력이 x (unknown : 0과 1의 중간으로 표현)로 변할 때의..
Verilog 연산자
·
study/Logic Circuit
1100 && 0101 : 논리 and (이항 연산자) > 0,x,z가 아닌 정해진 값이면 1 , 1 and 1이 되서 값은 1 1100 & 0101 : 비트단위 and > 위치가 같은 비트 끼리 and 연산 , 결과는 0100 & 1100 : 축약 and (단항 연산자) > 모든 비트끼리 and , 1 and 1 and 0 and 0 = 0 수식에서 정수형 수의 처리 integer IntA, IntB, IntC, IntD; IntA = -12 / 4; // The result is -3. IntB = -'d12 / 4; // The result is 1073741821. IntC = -'sd12 / 4; // The result is -3. IntD = -4'sd12 / 4; // -4'sd12 is ..
Verilog 자료형
·
study/Logic Circuit
Verilog의 논리값 논리값 의미 0 logic zero , or false condition 1 logic one, or true condition x unknown logic value z high - impedance state Verilog HDL의 자료형 Net 자료형 : 소자간의 물리적인 연결을 추상화 논리 게이트나 모듈 등의 하드웨어 요소들 사이의 물리적 연결을 나타내기 위해 사용 연속 할당문, 게이트 프리미티브 등과 같은 구동자(의 값에 의해 net의 값이 연속적으로 유지됨 , 값을 저장하지 않음 (단, trireg net는 예외) 구동자가 연결되지 않으면, default 값인 high-impedance (z)가 됨. 단, trireg net는 이전에 구동된 값을 유지 default 자료..