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 +[[nsslab|뒤로]]
  
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 +===== 확률통계 (ET26023 – 3학점) =====
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 +  * 전기컴퓨터공학부 전기공학전공/전기공학과 2학년
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 +  * 담당교수: **정 한 유**
 +    * **제10공학관 10417호**
 +    * Office Hour: **월/화 오후 1시 ~ 2시**
 +    * Tel: **510-7332**
 +    * E-mail: **hyjeong@pusan.ac.kr**
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 +  * 강의 시간: **월/수 09:00 ~10:15**
 +  * 강의실: **제10공학관 10204호**
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 +  * 강의 개요: **본 강좌의 목표는 공학 시스템에서불확실한 입력과 노이즈를 모형화하는데 널리 사용되는 확률, 불규칙 변수(Random Variable) 및 확률 프로세스
 +및 추정에 관한 수학적 개념의 이해하는데 있다. 확률과 확률변수에 대한 정의로부터 시작하여, 확률 프로세스, 베르누이/포아송/마코프 프로세스를 다룬다. 베이지안 추론과 통계적 추론기법도 함께 강의한다. 각각의 수학적 개념은 다양한 물리적/공학적 예제들의 풀이를 통해 명확하게 이해하도록 강의한다.**
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 +  * 강의 홈페이지: **http://nsslab.pusan.ac.kr/doku.php?id=Course:prv2017**
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 +  * [[http://164.125.61.189/xe/PRV2017|강의게시판]]
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 +  * 주교재
 +    * **D. P. Bertsekas and J. N. Tsitsiklis, Introduction to Probability 2nd Ed., Athena Scientific, 2008.**
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 +  * 평가 방법
 +    * **출석/태도: 5 %, 과제물: 10 %, 중간고사: 40 %, 기말고사: 45 %**
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 +  * 주별 강의 계획
 +    * 제1주: **Course Introduction**
 +    * 제2주: **Conditional Probabiity and Independence**
 +    * 제3주: **Probability Mass Function**
 +    * 제4주: **Expectation, Variance, Moments**
 +    * 제5주: **Probability Density Function**
 +    * 제6주: **Random Variables**
 +    * 제7주: **Operations and Transformation of Random Variables**
 +    * 제8주: **중간고사**
 +    * 제9주: **Bernoulli Processes**
 +    * 제10주: **Poisson Processes**
 +    * 제11주: **Markov Chain – I**
 +    * 제12주: **Markov Chain – II**
 +    * 제13주: **Bayesian Statistical Inference – I**
 +    * 제14주: **Bayesian Statistical Inference – II**
 +    * 제15주: **Classical Statistical Inference**
 +    * 제16주: **기말고사**

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