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Statistics

Statistics. Prof. Seewhy Lee. 1. Why Statistics? 2. Statistics Basic 3. 이산확률분포 4. 이항분포 5. 연속확률분포 6. Poisson 분포 7. 지수확률분포 8. 큐잉 이론 9. 정규분포. 1. Why Statistics?. 주정뱅이들의 고민. 어떤 날은 피곤하고 어떤 날은 괜찮아 ~!. 어떤 날이 피곤한 걸까 ??. 통계학을 열심히 공부하여. 그는 중요한 결론에 도달하였다 !. 술 마신 다음날은 피곤하다 !.

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Presentation Transcript


  1. Statistics Prof.Seewhy Lee

  2. 1. Why Statistics? 2. Statistics Basic 3. 이산확률분포 4. 이항분포 5. 연속확률분포 6. Poisson 분포 7. 지수확률분포 8. 큐잉 이론 9. 정규분포

  3. 1. Why Statistics?

  4. 주정뱅이들의 고민

  5. 어떤 날은 피곤하고 어떤 날은 괜찮아~! 어떤 날이 피곤한 걸까??

  6. 통계학을 열심히 공부하여 그는 중요한 결론에 도달하였다!

  7. 술 마신 다음날은 피곤하다!

  8. 2. Statistics Basic

  9. 대수의 법칙 (The Law of Large Numbers):충분히많이 시행하면 수학적 평균값에 수렴한다. 몇 가지 전제(Premise) Iid = independently and identically distributed (시행의 결과는 서로 독립적이고 동등하게 분포) Ergodicity: 1개 N회 시행 = N개 1회 시행

  10. Glossary 돗수(Frequency) 평균(Mean) 분산(Variance) σ = 표준편차(Standard Deviation)

  11. A Quiz 동전 두 번 던져 1회는 그림(1), 1회는 숫자(0). 평균과 분산은?

  12. 3. Discrete Probability Distribution

  13. A Simple Example 11 ?? Draw (x, p) Graph Calculate m and σ

  14. 4. Binomial Distribution

  15. An Example • 어느선수가슛을 해서 골인 확률이 0.1 • 이 선수가 어느 경기에서 세 번 슛 • 0골, 1골, 2골, 3골 확률을 구하고 • 평균과 표준편차 계산

  16. 5. Continuous Probability Distribution

  17. 예제

  18. 6. Poisson Distribution

  19. 푸아송 분포 • 이항분포에서 단일확률은 p→ 0 • 시행횟수는 매우 큼 n → ∞ • 사건이 일어나는 평균값은 m = np • 사건이 x번 일어날 확률분포 = 푸아송분포 겁먹을 필요 없음 ㅎㅎ

  20. 적용 사례 수율 = 98% • 화소 한 개 불량 확률은 거의 제로 • 천만 화소 액정 패널이 불량일 확률 = 2% • 매년 운전자 1인 사고사망 확률은 거의 제로 • 만명 운전자 중 평균 사고사망자 수 = 5명

  21. 어느 지역에서 하루 평균 5명의 응급환자가 발생한다. 이 지역에서 어느 날 10명의 응급환자가 발생할 확률은? • 100개 중 2개 비율로 불량. 불량이 세 개 이하일 확률은?

  22. 7. Exponential Distribution

  23. 시간 t ~ t + dt사이에 사망할 확률은 • 규격화 확인: • 시간 0~ t 사이에 사망 확률: • 시간 t 이후에 사망할 확률 = 시간 t 까지 살아있을 확률 =

  24. 제품의 수명 → 무상 A/S 기간의 결정 • 사망 시기 → 보험금 결정 • 전화가 걸려오고 난 후 시간 t 안에 다음 전화가 걸려올 확률 • 한 손님이 다녀간 후 시간 t 안에 다음 손님 올 확률 • 사고 접수 후 시간 t 안에 다음 사고가 접수될 확률

  25. Example 1 • 보험 계약 후 해지 확률이 지수확률밀도함수라고 가정 • 1년 내 해지 확률이 70% • 5년 내 해지할 확률은? • 계약자의 99.8%가5년 안에 해지 • 5년 이후에는 해지해도 원금 돌려준다고 광고  매우 매력적으로 보임 • 5년 이후에 해지하여 원금 돌려받는 사람은 0.2%에 불과함

  26. Example 2 • 수리를 요구하는 제품의 25%만 무상 A/S 해 주라는 회장님의 지시 • 제품이 고장나는 시기를 조사했더니 평균 10개월 • 무상 A/S 기간을 얼마로 해야 하는가? • 제품의 25%가 2.9개월 안에 고장 • 제품의 75%는 2.9개월 이후에 고장 • 3개월까지는 무상 A/S라고 광고 • 실제로는 75%에게 무료 A/S 안해준다는 뜻 조삼모사

  27. 8. Queuing Theory

  28. Jane Austin (1775-1817)

  29. 기다릴 때사람들은시간에 대해제대로판단하지못한다.

  30. Prescription • 아무것도 하지 않고 기다리는 시간은 뭔가를 하면서 기다리는 시간보다 길게 느껴진다. --> 은행이나 미용실에 잡지 비치함. • 초조하면 기다리는 시간이 길게 느껴짐. --> 마음이 편해지는 음악은 도움을 줌 • 끝이 어디인지 모르는 기다림은 아는 기다림보다 길게 느껴진다. --> 번호표를 뽑게 한다든가 전방 몇 km 정체라든가 대기시간은 몇 분이라든가 알려준다. • 불공평하다고 여겨지는 기다림은 더 길게 느껴진다. --> 한 줄로 서기는 위대한 발명품! • 상황 설명이 없는 기다림은 더 길게 느껴진다. --> 기다림에 대한 이유를 설명

  31. 서버 가동률 100%Idle Time = 0 Queuing Delay = ∞

  32. 장사하자 (하찌와 TJ) http://www.youtube.com/watch?v=NeWRZ-wPncI&feature=player_embedded

  33. 9. 정규분포 • The Most Common Distribution

  34. Probability Density • Bell-Shaped • Normal Distribution • Gaussian Distribution

  35. Probability / Normalization

  36. Standard Normal Distribution • Zero Mean • Unit Variance

  37. 표준정규분포표 (p.398)

  38. Three-Sigma Limits • 1 이상 벗어나기: 세 번에 한 번 • 2 이상 벗어나기: 스무 번에 한 번 • 3 이상 벗어나기: 사백 번에 한 번

  39. 표준화 (Standardization) 정규분포 X : 평균m, 표준편차 σ 표준정규분포 Z : 평균 0, 표준편차 1

  40. Using Excel =NORMDIST(x, mean, standard_dev, cumulative)

  41. Example 1 철판을 제조하는데 그 두께가 m=10mm, σ=0.02mm의 정규분포를 보인다. (a) 판의 두께 9.97mm이하를 불량으로 할 때, 불량품의 비율은? (b) 판의 두께 10.05mm이상을 불량으로 할 때, 불량품의 비율은? (c) 판의 두께가 10mm로부터 0.03mm벗어나는 비율은? (d) m+c와 m-c사이를 합격품. 불량품의 비율을 5%가 되게 하려면 c는?

  42. 철판을 제조하는데 그 두께가 m=10mm, σ=0.02mm의 정규분포를 보인다. (a) 판의 두께 9.97mm이하를 불량으로 할 때, 불량품의 비율은? (b) 판의 두께 10.05mm이상을 불량으로 할 때, 불량품의 비율은? (a) (b)

  43. 철판을 제조하는데 그 두께가 m=10mm, σ=0.02mm의 정규분포를 보인다. (c) 판의 두께가 10mm로부터 0.03mm벗어나는 비율은? (c)

  44. 철판을 제조하는데 그 두께가 m=10mm, σ=0.02mm의 정규분포를 보인다. (d) m+c~m-c사이를 합격품. 불량품의 비율을 5%가 되게 하려면 c는? (d)

  45. 박카스CF – 첫 출근 편

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