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{{확률론}} ...법칙이다. [[조건부 확률]]로부터 조건이 붙지 않은 확률을 계산할 때 쓸 수 있다. 또한 [[베이즈 정리]] 공식의 일부에 전확률 정리 공식이 들어간다. ...

{{확률론}} ...칙'''(큰 數의 法則, {{llang|en|law of large numbers}}) 또는 '''대수의 법칙''', '''라플라스의 정리'''는 큰 [[모집단]]에서 무작위로 뽑은 표본의 [[평균 (통계학)|평균]]이 전체 모집단의 평균과 가까울 가능성이 높다는 [[통계] ...

...수이다. '''글리벤코-칸텔리 정리'''({{llang|en|Glivenko–Cantelli theorem}})에 따르면, [[독립 (확률론)|독립]] 동일 [[확률 분포|분포]] [[확률 변수]]의 열의 경험적 누적 분포 함수는 [[거의 확실하게]] 실제 [[누적 분포 함수 [[확률 공간]] <math>(\Omega,\mathcal F,\operatorname{Pr})</math> 위의 [[독립 (확률론)|독립]] 동일 [[확률 분포|분포]] [[확률 변수]]의 열 ...

{{확률론}} [[확률론]]에서 '''조건부 확률'''(條件附確率, {{llang|en|conditional probability}})은 주어진 사건이 일어났을 ...

{{확률론}} ...yes’ theorem}})는 두 [[확률 변수]]의 [[사전 확률]]과 [[사후 확률]] 사이의 관계를 나타내는 정리다. [[베이즈 확률론]] 해석에 따르면 베이즈 정리는 사전확률로부터 사후확률을 구할 수 있다.<ref name="kim">{{서적 인용|제목=수리통계학 입문 ...

[[확률론]]에서 '''기르사노프 정리'''(Girsanov theorem)는 [[측도]]의 변화에 따라 [[확률 과정]]이 어떤 식으로 변하는지에 대해 설명하는 정리이다. [[분류:수학 정리]] ...

..., 추론 대상의 [[사전 확률]]과 추가적인 정보를 통해 해당 대상의 [[사후 확률]]을 추론하는 방법이다. 베이즈 추론은 [[베이즈 확률론]]을 기반으로 하며, 이는 추론하는 대상을 [[확률변수]]로 보아 그 변수의 [[확률분포]]를 추정하는 것을 의미한다. ...th>의 분포 <math>p(\theta|X)</math>를 계산한다. 이때 <math>p(\theta|X)</math>는 [[베이즈 정리]]를 이용하여 다음과 같이 계산할 수 있다. ...

[[확률론]]에서, '''보렐-칸텔리 보조정리'''({{llang|en|Borel–Cantelli lemma}})는 일련의 사건들 가운데 무한 개 ...eratorname{Pr}(A_i)=\infty</math>이며 <math>(A_i)_{i=1}^\infty</math>가 [[독립 (확률론)|독립]]이라면, <math>\operatorname{Pr}\left(\bigcap_{n=1}^\infty\bigcup_{i=n}^\i ...

[[확률론]]에서 '''이토 확률 과정'''([伊藤]確率過程, {{llang|en|Itō stochastic process}})은 [[위너 과정] ...th>X_0\in\operatorname L^2(\Omega,\mathbb R)</math>는 <math>W</math>와 [[독립 (확률론)|독립]]인 [[확률 변수]]이다. ...

...] n개의 [[평균 (통계학)|평균]]의 분포는 n이 적당히 크다면 [[정규분포]]에 [[확률변수의 수렴#분포수렴|가까워진다는]] [[정리]]이다. 수학자 [[피에르시몽 라플라스]]는 1774년에서 1786년 사이의 일련의 논문에서 이러한 정리의 발견과 증명을 시도하였다. == 정리 == ...

...확률변수 <math>X_n</math>가 <math>X</math>로 분포수렴하는 것과 <math>X_n</math>의 [[특성함수 (확률론)|특성함수]]가 <math>X</math>의 특성함수로 점마다 수렴하는 것은 동치이다. * (연속 사상 정리 {{llang|en|continuous mapping theorem}}) 임의의 [[연속 함수]] <math>g</math>에 대해, ...

[[확률론]]에서 '''누적분포함수'''(累積分布函數, {{llang|en|cumulative distribution function}}, 약자 * <math>\mathcal X</math>는 서로 [[독립 (확률론)|독립]]이다. ...

[[확률론]]과 [[통계학]]에서 '''교환 가능 확률 변수족'''(交換可能確率變數族, {{llang|en|exchangeable family o '''데 피네티 정리'''({{llang|en|de Finetti’s theorem}})에 따르면, 만약 <math>I</math>가 [[가산 무한 집합]] ...

{{확률론}} [[확률론]]에서 '''확률 과정'''(確率過程, {{llang|en|stochastic process}})은 시간의 진행에 대해 [[확률]]적인 ...

[[해석학 (수학)|해석학]]에서 '''지배 수렴 정리'''(支配收斂定理, {{llang|en|dominated convergence theorem}}, 약자 DCT)는 [[르베그 적분]]과 === 확장 지배 수렴 정리 === ...

[[확률론]]에서 [[파프누티 체비쇼프]]의 이름을 딴 '''체비쇼프 부등식'''('''체비세프 부등식''', '''체비쇼프 정리''', '''비에나메-체비쇼프 부등식'''이라고도 한다)은 [[확률 분포]]에서 그 어떠한 데이터 샘플 혹은 확률 분포에서 거의 모든 [[분류:확률론]] ...

이다 (<math>n\le2</math>인 경우의 확률은 임의로 고를 수 있다). 또한, 각 정수가 소수인지 여부는 [[독립 (확률론)|독립]] [[확률 변수]]로 여긴다. 이며, 따라서 [[소수 정리]]를 얻는다. ...

...= [[페르마 소정리]]<br /> [[페르마의 마지막 정리]]<br /> [[페르마 두 제곱수 정리]]<br /> [[페르마 다각수 정리]]<br /> [[페르마 수]]<br /> [[페르마의 원리]] ...[[정수론]]의 창시자로 알려졌고, 좌표기하학을 확립하는데 크게 이바지했으며, 데카르트 좌표를 도입하였다. 그는 "[[페르마의 마지막 정리]]"라는 정리를 증명한 것으로 추측되고 있다. 페르마의 마지막 정리는 "<math>3</math>보다 큰 정수 <math>n</math ...

[[확률론]]에서 '''파인먼-카츠 공식'''(Feynman-Kac公式, {{llang|en|Feynman–Kac formula}})은 확률 미분 * [[기르사노프 정리]] ...

[[확률론]]에서 '''위너 공간'''(Wiener空間, {{llang|en|Wiener space}}) 또는 '''추상 위너 공간'''(抽象Wi === 캐머런-마틴 정리 === ...