확률과 랜덤변수
PROJECT 1
Goal
실제 사례를 이용한 simulation을 통해 실험적 결과와 이론적 확률이 일치함을 확인하고 random variable 간의 관계를 이해한다.
Process
1. Binomial random variable의 실제 사례를 생각해 보고 matlab 등의 tool을 이용해 상황을 simulation한다.
-어떤 농구선수가 n번 자유투를 시도하는데 성공할 확률은 p, 성공하지 못할 확률은 (1-p)이다. 그리고 random variable인 X는 자유투에 성공한 횟수이다. n번 중 x번 자유투에 성공하는 경우의 수는 nCx로 나타내고 그 확률은 경우의 수에 (p^x)*((1-p)^(n-x))를 곱하여 결국 binomial random variable로 나타내어진다. Simulation할 때에는 n=10, p=0.7로 가정한다.
2. 여러 번의 trial을 통해 실험적인 PMF와 CDF를 구하고 이론적 수식을 이용한 binomial RV의 PMF/CDF와 비교해 본다.
[code]
n=10;
p=0.7;
X=rand(n,1); % 10개의 난수를 생성.
for i=1:n
if X(i)[p
X(i)=1;
else
X(i)=0;
end
end % p의 값에 따라 총 n번 중 발생하는 1과 0의 비율을 결정할 수 있다. 1은 성공하는 경우, 0은 성공하지 못하는 경우를 나타낸다.
S=zeros(n,1); % S라는 벡터에 그 개수를 저장.
count=1; % 1의 개수를 세어줌.
for i=1:n;
if X(i)==1
count = count+1;
end
S(i)=count;
end
....
신호해석의기초 제 1 장 신호해석의 기초
* 통신의 목적 : 신호를 보다 멀리 신속 정확히 보내기 위함.
1-1. 서론
* 디지털 통신 시스템의 블록도
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2026 포항산업과학연구원 이차전지(공정 엔지니어링) 자기소개서 지원서 저의 전문 분야는 공정 데이터 기반 문제 해결과 실험설계입니다.
통계적 공정관리와 DOE 적용입니다.
RIST에서 저는 그 재현성을 만드는 공정기술을 데이터 기반으로 고도화하고 싶습니다.
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