시중의한교과서는“실수의연산에관한성질”이란단원에서밑도끝도없이이렇게설명한다. 실수 전체의 집합 R에서 덧셈과 곱셈에 대하여 다음과 같은 연산법칙이 성립한다. - 교환법칙 : a+b=b+a, ab=ba - 결합법칙 : (a+b)+c=a+(b+c), (ab)c=a(bc) - 분배법칙 : a(b+c) = ab + ac, (a+b)c = ac + bc 이렇게기호만어지러이나타나있다면,이것을읽고이해할수있는사람은거의없을것이다. 이들기호뒤에숨어있는논리와원리를한번밝혀보자.
정규분포의 확률밀도함수를 나름대로 이해하는 것은 그리 어렵지 않다.
확률과 확률밀도는 어떻게 다른가?
방정식을 접근하는 방법! ---- 수학의 숨은 원리 kwonpub.com
다음의 pdf는 ‘Yuan & Schuster(2013). Overview of statistical estimation methods’에 포함되어 있는 표로 여러 추정방법에 장단점에 대해 정리해 놓은 것입니다. 그 밖에도 profile ML, conditional ML, empirical ML, two-stage least-squares(2SLS) 등이 있습니다. 아래의 사이트는 요인분석(Factor analysis)의 추정법으로 언제나 ML이 좋은 것은 아니라는 연구 결과를 보여줍니다. 만약 정확한 모형(Model)이 있다면 ML은 대부분의 경우 asymptotic efficiency를 보장하지만, 모형이 정확한 경우는 거의 없다는 것이 문제입니다. http://www.fa100.info/maccal..