베이즈 정리, 정규분포, 이항분포, 포아송 분포, 피어슨 상관계수와 최소제곱 회귀, 표준오차와 신뢰구간, 섀넌 정보 엔트로피를 쉽게 풀어냅니다.
진단 검사나 실험, 분류 데이터에서 새로운 증거 B를 관측했을 때 사전 확률 P(A)을 정확한 사후 확률 P(A|B)로 갱신하는 공식입니다.
중심극한정리로부터 도출되며 평균 μ와 표준편차 σ로 결정되는 대칭 종 모양 확률 분포의 핵심 공식을 다룹니다.
성공 확률이 각각 p인 독립 베르누이 시행을 n번 반복했을 때 정확히 k번 성공할 이산 확률을 구하는 공식입니다.
평균 발생률 λ로 일정한 시간이나 공간 구간 안에서 독립적으로 일어나는 도착 건수나 결함 수를 모델링하는 분포 공식입니다.
단위에 무관한 선형 상관성 r ∈ [−1, +1]을 측정하고 오차 제곱합을 최소화하는 선형 회귀 계수를 유도하는 공식입니다.
표준오차 s/√n를 통해 표본평균 x̄의 추정 정밀도를 정량화하고 모평균에 대한 통계적 신뢰구간을 구성하는 공식입니다.
기호당 최소 무손실 압축 비트 수 H(X)와 잡음이 있는 통신 채널의 최대 전송 용량 C를 규명한 정보이론의 기초 공식입니다.