기초 통계학의 숨은 원리 이해하기

정규분포의 확률밀도함수를 나름대로 이해하는 것은 그리 어렵지 않다.

확률과 확률밀도는 어떻게 다른가?

방정식을 접근하는 방법! ---- 수학의 숨은 원리 kwonpub.com

수학, 언제까지 암기할 것인가? 수학의 숨은 원리 지은이 김권현 곽문영 이창석 1판 1쇄 2017년 6월 14일 출판사 숨은원리 제작기 blog.naver.com/kwonpub 보도자료 참고 kwonpub.com참고2 교보문고

다음은 의 의 도입부로 조건부 확률을 계산함에 있어 기저확률의 중요성을 좀 더 직관적으로 이해할 수 있게 설명한다. 구매처 알라딘교보문고 네이버 북 참고숨은원리 데이터 사이언스

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..

논문 : https://arxiv.org/abs/1606.03657 참고자료 http://jaejunyoo.blogspot.com/2017/03/infogan-1.html https://www.slideshare.net/ssuser06e0c5/infogan-interpretable-representation-learning-by-information-maximizing-generative-adversarial-nets-72268213

kernel과 design matrix 설명