1. 개념불연속적인 데이터 값을 바탕으로, 모르는 값을 추정하는 방법. 2. 종류 선형 보간법 Linear Interpolation 다항식 보간법 Polynomial Interpolation (= Newton, Lagrange Interpolation)스플라인 보간법 Spline Interpolation (3차 다항식) 3. 관련 링크 http://en.wikipedia.org/wiki/Interpolationhttp://www.allcalc.org/2304 : TI 선형 보간법, 라그랑주 보간법 프로그램

1. http://navercast.naver.com/contents.nhn?rid=22&contents_id=10228 2. http://en.wikipedia.org/wiki/Repeating_decimal

출처 : http://kin.naver.com/qna/detail.nhn?d1id=11&dirId=1113&docId=218014324&page=1#answer2 네이버 지식인에서 본 문제입니다. 재밌는 것 같으니, 같이 함 풀어봅시다.

1. Degree (디그리) 1회전을 360 등분한 것 1개를 기본단위 "1 degree"="1도"로 정함. 기호 : degree, ° 도분초 (DMS) : "1도"를 60등분한 것의 하나를 "1분", 1분을 60등분한 것의 하나를 "1초"로 정함. 도로 표시한 각도 단위에서 정수부분만을 '도'로 표시하고 소수부분을 '분초'로 전환하여 표시. 2. Radian (라디안) '원의 반지름과 같은 길이의 해당하는 호'에 대응하는 중심각을 "1 radian" 이라고 정함. "호도"라고도 부름. 기호 : rad http://navercast.naver.com/contents.nhn?rid=22&contents_id=857 3. Gradian (그라디안) 1회...

1. 평균 μ = E(X) μ : 뮤로 읽음 계산기에서는 mean(), 엑셀에서는 average() 함수 사용 표본의 평균은 X (엑스바) 로 표시함 2. (공) 분산 1. **분산** σ² = (\( \text{Var}(X) \)): \[ \text{Var}(X) = E\left( \left( X - \mu \right)^2 \right) \] 표본의 분산은 s² 으로 표시 2. **공분산** (\( \text{Cov}(X, Y) \)): \[ \text{Cov}(X, Y) = E\left( (X - \mu_X)(Y - \mu_Y) \right) = E(XY) - \mu_X \mu_Y \] X,Y 가 독립일 때 공분산은 0 3. 표준편차 **표준편차** (\( \sigma \)): \[ \sigma = \sqrt{E\left( (X - E(X))^2 \right...

1. 정의 정확도에 영향을 주는 숫자 : Wikipedia(KO) 오차를 고려한다 해도 신뢰할 수 있는 숫자를 자릿수로 나타낸 것 : 두산 백과 The significant figures of a number are those digits that carry meaning contributing to its precision : WIkipddia (EN) Each of the digits of a number that are used to express it to the required degree of accuracy, starting from the first non-zero digit. : Oxford Dic 2. 특징 유효숫자의 갯수는 소숫점 위치와는 무관 자릿수만을 표현하기 위한 0은 유효숫자가 아니다. 0.000123 에서 1...

http://navercast.naver.com/contents.nhn?rid=22&contents_id=6415 최대공통측도와 최대공약수는 같은 의미인가?

http://en.wikipedia.org/wiki/Newton's_method

가우스 소거법(Gaussian Elimination)은 여러 개의 선형 방정식을 풀기 위해 사용되는 방법으로, 행렬을 간단한 형태로 변형하여 방정식의 해를 구하는 과정입니다. 이 방법은 주어진 방정식 시스템을 계수 행렬로 표현한 후, 행렬의 행들을 적절히 조작해 해를 구하는 방식입니다. 가우스 소거법의 단계 1. 방정식 시스템을 행렬로 변환 주어진 선형 방정식 시스템을 행렬로 표현합니다. 예를 들어, 아래와 같은 방정식 시스템을 생각해봅시다. \[ \begin{aligned} 2x + 3y + z &= 1 \\ 4x + y + 2z &= 2 \\ 3x + 2y + 3z &= 3 \end{align...

푸아송 분포 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 확률론에서, 푸아송 분포(Poisson分布, 영어: Poisson distribution)는 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이다. * 푸아송 분포는 이항분포의 특수한 형태이다. 이항분포를 따르는 위와 같은 확률변수 X에서, n이 대단히 크고 p가 대단히 작을 경우, 이 확률변수 X는 λ=np인 푸아송 분포로 근사할 수 있다.

https://en.wikipedia.org/wiki/Coupon_collector%27s_problem 카드가 있습니다. 카드는 총 n 종류이고, 1회에 1번 카드 덱에서 카드를 받습니다. (단, 쿠폰을 뽑는 쿠폰박스의 쿠폰 갯수는 무한대로, 이전에 뽑은 쿠폰의 종류에 영향을 받지 않습니다.)이 때, 임의의 한 종류 카드가 뽑힐 확률은 1/n 로 모든 종류의 카드가 동일합니다. 중복되는 카드는 다른 사람과 교환할 수 없습니다. 질문 : What is the probability that more than t sample trials are needed to collect all n coupons? Given n coupons, how many coupons do you...

경우의 수에 대하여 잘 정리되어 있는 PDF 자료입니다. 구글 웹서핑중 다음 주소에서 직접 검색되는 자료라서 출처는 잘 모르겠습니다. http://d1anutt72n1dwl.cloudfront.net/course/1415094153.48_jh.pdf 혹시 문제가 되는 경우에 댓글등의 방법으로 말씀해주세요.

https://en.wikipedia.org/wiki/Permutation https://en.wikipedia.org/wiki/Heap%27s_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Steinhaus%E2%80%93Johnson%E2%80%93Trotter_algorithm

같은 외형과 스펙의 전구를 두 회사 A, B 에 주문발주해 사용중이다. 제품 불량률은 각각 (A사) 2%, (B사) 3% 이다. A사, B사의 전구가 각각 50개, 100개씩 들어 있는 하나의 상자에서 전구를 꺼내 확인하니 불량품이었다. 이 불량품이 회사 B의 제품일 확률을 구하시오. 베이즈 정리는 주어진 조건 하에서 어떤 사건이 발생할 확률을 구하는 데 사용되는 중요한 확률 이론 중 하나입니다. 이 정리는 사전 확률과 사후 확률의 개념을 연결하며, 주어진 증거에 따라 특정 가설의 신뢰도를 갱신하는 데 매우 유용합니다. 1. 베이즈 정리의 기...

테일러 급수(Taylor series)는 함수 \( f(x) \)를 주어진 점 \( a \)를 중심으로 다항식의 형태로 근사하는 방법입니다. 이는 특정 점 주변에서 함수의 값을 근사하기 위해 함수의 도함수 값을 활용하여 무한급수의 형태로 표현합니다. 테일러 급수의 정의 주어진 함수 \( f(x) \)가 \( a \)에서 \( n \)차 미분 가능할 때, \( f(x) \)의 \( a \)를 중심으로 한 테일러 급수는 다음과 같이 정의됩니다: \[ f(x) = f(a) + f'(a)(x - a) + \frac{f''(a)}{2!}(x - a)^2 + \frac{f'''(a)}{3!}(x - a)^3 + \cdots \] 즉, 일반적인 형태는 다음과...

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A0%95%EA%B7%9C%EB%B6%84%ED%8F%AC (정규분포) https://namu.wiki/w/%EC%A0%95%EA%B7%9C%EB%B6%84%ED%8F%AC (정규분포표 보는 법) http://math7.tistory.com/48

왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)는 통계학에서 데이터 분포의 형태를 설명하는 두 가지 중요한 척도입니다. 각각의 개념을 자세히 설명하면 다음과 같습니다: 1. 왜도 (Skewness) 왜도는 데이터 분포의 비대칭성을 나타내는 척도입니다. 왜도의 값은 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 비대칭적으로 분포되어 있는지를 나타냅니다. 왜도의 종류는 다음과 같습니다: - 양의 왜도 (Positive Skewness): 분포의 오른쪽 꼬리가 더 긴 경우입니다. 이 경우 데이터의 대부분이 평균보다 작은 값에 몰려 있으며, 평균보다 큰 값들이 일부 존재하게...

[투자론] 채권의 수익율 쿠폰, 원금 그리고 화폐의 시간가치 이명헌 [ 2005-1-2 ] 문서출처: 이명헌 경영스쿨 http://www.emh.co.kr/content.pl?bond_yield 이 문서를 게시하거나 프린트하려면 위 문서출처와 링크를 반드시 포함해야 합니다. 채권의 가치 문서에서 채권(이표채)의 현재가치는 미래에 받을 쿠폰과 원금의 현재가치를 합한 것이라고 했습니다. 이 글에서는 채권의 수익율에 대해 조금 더 자세히 알아 봅시다. 채권의 수익율은 크게 만기수익율, 단순수익율, 실효수익율이 있습니다. 만기수익율(YTM; Yield To Maturity; 유통...

문제 : 3u=3M, 10u=10M 만 알고 있을 때, 점선으로 표시된 호의 길이를 공학용 계산기로 구하려면? http://kin.naver.com/qna/detail.nhn?d1id=11&dirId=1113&docId=236966911# Radian 모드일 때 Degree 모드일 때

지수법칙 로그법칙