뇌 드롭박스

愛する君の声がどんな歌より聴きたくなった 아이스루 키미노 코에가 돈나 우타요리 키키타쿠 낫타 사랑하는 너의 목소리가 그 어떤 노래보다 듣고 싶어졌어 それだけなんだよ 話すことも大して決めちゃないんだよ 소레다케 난다요 하나스 코토모 타이시테 키메챠 나인다요 그것뿐이야 특별히 할 얘기가 있는 것도 아닌 걸 恋するだけの僕の相手をちょっとだけしてほしいんだ 코이스루 다케노 보쿠노 아이테오 춋토다케 시테 호시인다 사랑할 뿐인 나의 상대를 조금만 더 해줬으면 좋겠어 震える指でダイヤルする夜はスロー再生で 후루에루 유비데 다이야루스루 요루와 스로- 사이세이데 떨리는 손으로 다이얼을 돌리는 밤은 슬로우 모션으로 少しかすれた低くも高くもない普通のトーンで 스코시 카스레타 히쿠쿠모 타카쿠모 나이 후츠우노 토-은데 살짝 잠긴 낮지도 높지도 ..

반응변수가 양적 자료가 아닌 질적 자료 또는 범주형categorical 자료로 주어질 때가 있다. 각 실험단위가 숫자가 아닌 질 또는 특성으로 측정된 경우 조사된 전체 자료는 범주나 특성으로 분류한 후 각 반응범주에 속하게 되는 자료의 개수를 나타냄으로써 자료를 정리할 수 있다.  11.1 범주형 자료와 다항실험  각 시행에서 가능한 결과가 셋 이상이 되는 실험을 다항실험multinomial experiment이라 한다.  ▼ 다항 실험의 성격      11.2 카이제곱 통계량  이항실험은 k = 2인 다항실험이다. 이항확률변수와 관련된 성공확률 p에 대한 추론에서는 대표본인 경우 Z통계량에 근거한 정규분포를 사용하였으나, 다항확률에 대한 추론에서는 카이제곱분포에 근거한 카이제곱 통계량이 사용된다.   ..

10.1 가설검정의 이론  1. 통계적 가설과 검정통계량 가설검정은 모집단(모수)에 대한 어떠한 가설을 설정하고 그 모집단으로부터 추출한 표본을 분석함으로써 그 가설의 타당성 여부를 결정하는 것이다. 통계적 가설이 맞는지 틀린 지는 모집단 전체를 조사하지 않는 한 확실하게 알 수 없다. 그러나 모집단 전체를 조사한다는 것은 현실적으로 불가능할 뿐만 아니라 시간과 비용이 너무 많이 들어 비효율적일 때가 있다. 이러한 경우 표본을 선택하여 그 표본을 분석함으로써 모집단에 대한 주장(가설)의 타당성을 검정할 수 있다.   ▼ 가설의 종류귀무가설H0, Null Hypothesis | 기존에 알려진 사실을 간단하고 구체적으로 표현한 가설이다.대립가설H1, Alternative Hypothesis | 실험자가 사실..

점추정량이 불편성, 효율성, 일치성을 만족해 바람직한 추정량이 되더라도 점추정량으로 얻은 점추정값은 모수를 중심으로 확률적으로 분포된 확률변수의 한 값일 뿐이기 때문에, 점추정값이 모수와 정확히 일치한다고 단정 지을 수 없다. 따라서 더욱 타당한 추정을 하기 위해 하나의 점추정값으로 모수를 추정하는 것이 아니라 일정한 신뢰수준confidence level 하에서 모수가 포함되어 있으리라고 기대되는 구간으로 모수를 추정하게 된다. 이것을 구간추정interval estimation이라 하고 추정된 구간을 신뢰구간confidence interval이라고 한다.   9.1 신뢰구간  ▼ 신뢰구간 여기서 100(1 - alpha)%를 구간추정의 신뢰 수준이라고 하고 보통 95%를 주로 사용한다. 신뢰 수준 95%..

통계적 추론은 모집단의 특성을 나타내는 모수에 관한 의사결정이나 예측이다. 특히 모수에 관한 통계적 추론은 추정estimation과 가설검정hypothesis testing으로 나뉜다. 모르는 모수의 참값을 추론하기 위해 표본을 추출하여 하나의 값으로 모수를 추측하거나 모수가 속하는 범위를 추측하는데 전자를 점추정point estimation이라 하고 후자를 구간추정interval estimation이라 한다. 모평균 또는 모비율과 같은 우리가 관심 있는 모수에 대해서 알려고 할 때 점추정의 목적은 표본을 사용하여 모수의 참값을 효율적으로 추측하는 데 있다.   8.1 점추정량  통계량statistic | 관측 가능한 확률변수의 함수를 통계량이라 하고 통계량은 그 자신이 관측 가능한 확률변수이며 미지의 ..

모집단에 대한 결정을 내리거나 추론을 위해 표본에서 표본통계량sample statistic을 계산하는데, 그 값은 추출된 표본이 변함에 따라 같이 변한다. 즉, 표본통계량 자체도 확률변수이므로 표본통계량도 확률변수처럼 확률분포를 갖는다. 이 표본통계량의 확률분포를 표본분포라고 하며, 이는 통계적 추론의 기초가 된다.   7.1 확률표본  모집단의 부분인 표본을 이용하여 모집단의 특성을 파악하고자 한다면, 어느 정도의 오차error가 발생하게 된다. 이때 표본과 모집단 사이에 확률개념을 사용하면, 이러한 오차를 최소화하여 보다 바람직한 통계분석의 결과를 기대할 수 있을 것이다. 표본이 모집단을 대표하기 위해서는 추출방법이 무엇보다 중요하다. 여러 가지 추출방법 중 가장 간단하고 이상적인 방법이 무작위추출r..

6.1 결합분포와 주변분포  ▼ 결합확률질량함수 결합확률은 한 개의 확률변수에서 정의되었던 확률의 공리가 그대로 적용된다.   ▼ 주변확률질량함수 이때, 확률변수 X의 분포를 X의 주변분포marginal distribution라고 한다.   ▼ 결합확률밀도함수   ▼ 주변확률밀도함수   ▼ 결합누적분포함수 일변량 확률변수의 확률밀도함수와 동일한 방법으로 이변량 확률변수의 결합확률밀도함수를 이용하여 결합누적분포함수joint cumulative distribution function를 구할 수 있다.  ▼ 결합누적분포함수의 성질 이변량 확률변수 X, Y의 결합확률밀도함수를 이용하여 X, Y 각각의 주변확률밀도함수를 구하는 방법과 동일하게 X, Y의 결합누적분포함수 F(x, y)를 적분하는 방법으로 X, Y ..

涙の理由を整理したくてなみだのわけをせいりしたくて눈물이 나는 이유를 정리하고 싶어서  B5の紙に書き出してみたんだB５のかみにかきだしてみたんだB5 용지에 적어보기 시작했어  辛さ悲しさ 感情色々つらさかなしさかんじょういろいろ괴로움, 슬픔, 여러 감정들  滲んだインクの先に僕が透けていたにじんだいんくのさきにぼくがすけていた번진 잉크 끝에 내가 비치고 있었어    「男は最初になりたがり 女は最後になりたがる」 「おとこはさいしょになりたがりおんなはさいごになりたがる」 「남자는 처음이 되고 싶어하고 여자는 마지막이 되고 싶어하지」   名言に肖って言わせれば どうやら僕は情けなく後者らしいめいげんにあやかっていわせればどうやらぼくはなさけないくこうしゃらしい명언에 빗대어 말하자면 아무래도 나는 한심하지만 후자인 것 같아    口約束の結婚をした17..

5.1 이산형 확률분포  1. 이산형 균일분포  ▼ 이산형 균일분포discrete uniform distribution 이산형 균일분포는 확률변수가 취할 수 있는 각 값들이 모두 동일한 확률을 가지는 경우를 말한다.  ▼ 이산형 균일분포의 평균, 분산, 적률생성함수   2. 베르누이분포와 이항분포  ▼ 베르누이분포Bernoulli distribution 두 가지 가능한 결과만을 가지는 시행을 베르누이 시행Bernoulli trial이라고 하며, 이는 이항분포의 기초가 된다. 베르누이 시행으로 나타나는 확률분포를 베르누이분포라고 한다.  ▼ 베르누이분포의 평균, 분산, 적률생성함수     ▼ 이항분포binomial distribution n번의 시행 중에서 성공한 횟수를 확률변수 X로 나타내면 확률변수 X..

坂道を登った先の暗がりさかみちをのぼったさきのくらがり언덕길을 올라간 곳의 어둠 星が綺麗に見えるってさほしがきれいにみえるってさ별이 예쁘게 보인다며 地べたに寝転んじゃうあたりじべたにねころんじゃうあたり땅바닥에 뒹굴던 그곳 ああ君らしいなって思ったりああきみらしいなっておもったり아- 너답다고 생각하거나   時間を忘れて夢中になったじかんをわすれてむちゅうになった시간을 잊고 열중하게 되었어 赤信号は点滅してるあかしんごうはてんめつしてる빨간 신호는 점멸하고 있어  肌寒くなり始めた季節にはださむくなりはじめたきせつに쌀쌀해지기 시작하는 계절에 僕らは初めて手を繋いだぼくらははじめでてをつないだ우리는 처음 손을 잡았어 二人の物語ふたりのものがたり두 사람의 이야기   二人でひとつの傘をさしたりふたりでひとつのかさをさしたり둘이서 같은 우산을 쓰거나 ブランコに..