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다. 결국 피셔가 통계학을 귀납적 사고 또는 귀납적 행동으로 설명하려고 했다면, 네이만은 통계적 사고 이면의 연역적 추론데 더 주목한 것이다.
2. Piosson(λ)이고 서로 독립일 때, 의 확률분포를 적률생성 함수를 이용하여 구하시오 (10점).
이
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수리통계학의 시작이라고 할 수 있다. 네이만과 피어슨에 의해서 논의된 수학적인 논리와 노이맨(J.von Neumann)의 게임이론이 결부되어 왈드(A.Wald)에 의한 의사결정론(Decision Theory)이 탄생한다. 그의 2대 저서 'Sequential Analysis(1947)'와 'Statistical Deci
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통계학에서 적용하는 만큼 잘 정리해서 적용해야겠단 생각을 했다.
4. 출처 및 참고문헌
-『알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬 저자』, 장철원, 비제이퍼블릭, 2021
-『연구와 통계방법』, 이달엽, 시그마프레스, 2012
-『수리통계학
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수리통계학의 이해, 교우사
○ 우정호·이경화(1996), 확률 개념의 교수학적 변환에 관한 연구, 대한수학교육학회 논문집, 6(1), 125-144
○ 클라인.M, 박세희 역(1984), 수학의 확실성(Mathematics:The loss of certainty), 민음사 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 확률의 정의
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수리통계학의 발전
1. Henry Scheffe (1907.4.11.-1977.7.5) USA
1941년 쉐페는 수학자에서 통계학자가 되었다.
그는 통계학분야중 수학에 관심이 있었는데 특히 Optimal Properties에 관심이 있었으며 the Neyman-Pearson theory를 Best Similar Test로 확장하였다.
1943년
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