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1. 확률의 정의 

주관적 확률(subjective probability) : 주어진 사건의 발생 가능성(, 확률)을 분석자의 경험과 지혜에 의해 정하는 과정

상대도수 확률(probability as a relative frequency) : 어떤 사건의 확률을 상대도수로서 정하는 방법

 

등확률 모형으로부터의 확률

: 등확률 모형이라는 수학적 모델로부터 확률을 정하는 방법

표본공간  S  원소가 n개일 때 등확률 모형에서는 n개의 근원사건이 일어날 확률이 모두 1/n 이라고 가정

통계적 확률

시행을 n번 반복하여 사건 A가 일어난 횟수를 rn  이라 할때, n  한없이 크게함에 따라 상대도 rn/n   정한 값 p 까워지면 p를 사건 A 통계적 확률이라고 한다.

영역 S에서 임의로 잡은 점이 영역 A에 속할 

공리적 확률 (axiomatic probability)

현대적인 확률로서의 완벽한 이론체계 (러시아 수학자 콜모고로프(A. N. Kolmogorov)
표본공간 S 의 부분집합인 사건 A에 대하여 다음의 세 공리를 만족시키는  P(A)  A  (공리적)확률이라 한다.
유한 가법성 : 위 조건 은 유한개의 서로 배반인 사건에 대한 성질로 확장할 수 있는데, 이를 유한 가법성(finite additivity)이라 부른다.

2. 확률의 성질

 

확률의 단조성

두 사건 A B사이에 A⊂B 일때, 사건 A가 일어나면 B는 반드시 일어나므로 P(A) ≤ P(B) 가 성립하는데,  이 확률의 단조성(monotonicity) 이라 한다.
공리적 확률의 정의에 따르면 주어진 사건의 확률을 구할 때, 서로 배반의 사건들로 나누어 유한가법성에 의해 그 확률을 구할 수 있다. 예를 들어  A B의 확률을 각각 아래와 같이 표현할 수 있다. 

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어느 도시의 오전 10시 평균 기온을 구하기 위하여 5개 기상관측소를 무작위로 선택하여 아래 자료를 추출하였다. 아래 물음에 답하시오. 측정한 섭씨기온 (Xi)와 화씨기온(Yi) 사이에 Yi = 9/5 Xi + 32 라는 관계가 있다. 

관측소  X1 X2 X3 X4 X5
기온 (℃) 2 5 3 3 2

(1)  Yi의 산술 평균을 구하시오. 

답: 37.4 ℉

(2) Yi의 표본분산을 구하시오. 

답: 4.86 ℉

 

 

 

 

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확률과 통계에 기여한 사람들

파촐리 Pacioli, 1450-1520

페르마 Fermat, 1601-1655: 도박관련 주사위 문제와 분배 문제를 파스칼과 함께 해결

파스칼, Pascal, 1623-1622

호이겐스 Huygens, 1629-1695

베르누이, Bernoulii, 1667-1748

드므와브르, DeMoivre, 1667-1754

오일러 Euler, 1707-1783

라플라스, Laplace, 174-1827: 다양한 분야의 수학이론 정립. 특히 확률과 베이즈 정리를 이론적으로 확립함

가우스 Gauss, 1777-1855

 

확률과 통계의 이론적 배경 : 

100만년전 인류가 탄생한 이래로 자연의 우연과 필연사이를 인간이 계속적으로 접하며 살아 왔으나 궁극적인 우연과 불확실에 대한 학문적인 접근은 이루어지지 않았었다. 최근 500 여년 전인 16세기에 이르러서야 구체적으로 확률계산에 대한 생각을 하게 되었다. 이 우연의 게임은 1494년의 파촐리(Pacioli, 1450-1520)가 지은 "summa de arithmetica" 라는 책에서 게임이 중단되었을 경우의 상금의 분배문제를 언급하고 있다.

또한, 우연의 사실을 법칙으로 수학화하려고 노력한 여러 사람들 중에 파스칼(Pascal, 1623-1662)은 친구의 부탁으로 주사위 문제와 분배의 문제를 1654년에 고려하고 숙고하였으며, 이 문제를  페르마(Fermat, 1601-1655)에게 전하고 이들 두 사람은 이 문제를 명쾌하게 해결하였다. 이 사건이 확률이 수학적 이론으로서 세워지는 것을 제기하게 된 결정적 계기로 보고 있다. 이들 두 사람의 연구는
당시에 확률에 대한 지대한 관심을 촉발했고, 이로 인해 확률론의 초기의 문제는 주로 우연의 게임의 결과에 모아졌으며, 확률에 대한 불충분한 정의로부터 야기되는 여러 가지 문제점이 있었으나 1700년을  지나면서 발전하기 시작했다.

1655년에 호이겐스(Huygens, 1629-1695)는 파스칼의 아이디어를 이용하여 확률에 관한 독자적인 논문을 처음 작성하게 된다. 그 후 베르누이(Bernoulii,1667-1748)에 의해 확률론만을 다룬 저서가 만들어지고 드므와브르(DeMoivre, 1667-1754)와 오일러(Euler,1707-1783), 라플라스(Laplace, 1749-1827), 가우스(Gauss, 1777-1855)등의 노력으로 확률론은 급속히 발전해 나아갔다. 그러나 아직까지도 확률의 정의가 역시 불충분한 관계로 20세기에 들어와 수학자들의 연합된 노력의 결과로 1930년대에 출판된 콜모고로프(Kolmogorov)의 확률론의 기초라는 책에서 엄밀한 공리론적 토대 위의 공리적 확률을 정의하기에 이른다.

...... 러시아 수학자 Kolmogorov는, 수학자들이 기하학에서 점과 선에 대한 개념을 탄생시키는  것과 같은 흡사한 과정으로 추상적 접근을 하게 되는데 이것이 다음과 같은 공리적 확률이다. 이는  오늘날의 확률공리로서 도입되어 확률이론을 정립하게 되었다. 이는 오랫동안 쌓아온 확률현상에 대한  경험적 인식을 이론적으로 뒷받침할 필요가 있었기 때문이다.

 

 

 

콜모고로프

러시아 수학자. 

미기상학에서 난류론의 콜모로고프 상사 이론을 만든 사람이다. 

 

.콜모고로프 : 네이버 블로그 (naver.com)

 

Kolmogorov 의 공리 : 네이버 블로그 (naver.com)

 

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1. Anaconda3 설치

   몇 번 pycaret  설치 하다 버전 충돌로 2021 버전 인스톨 함.

2. 가상 환경 설정

# create a conda environment
conda create --name yourenvname python=3.8   

pycaret은 현재 Python 3.8까지만 지원한다. 


# activate conda environment
conda activate yourenvname

 

3. sklearn  버전 맞추기

 Anaconda3 인스톨 후 Installation - PyCaret Official (gitbook.io)  문서 먼저 참조

 

문서 중간에 아래와 같이  sklearn 지원 버전이 나와있다. 

*** PyCaret is not yet compatible with sklearn>=0.23.2.

필자의 버전은 conda list 로 확인 결과 0.24.2 이므로 downgrade 해야 된다.

 conda install scikit-learn=0.22.2

 

4. # install pycaret
pip install pycaret

5. # create notebook kernel
python -m ipykernel install --user --name yourenvname --display-name "display-name"

 

6. python 환경에서 import 해서 pycaret, sklearn 정상 작동하는지 확인

 

7. 다른 패키지 설치하고 가상환경 복사하기

 

https://dschloe.github.io/python/newpkgs/pycaret_install/

 

[Python] PyCaret Windows 10 아나콘다 설치 방법

강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아

dschloe.github.io

 

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MakingRobot :: Window 10에서 Anaconda 삭제 (tistory.com)

 

Window 10에서 Anaconda 삭제

1. 가상환경 목록 확인 아래와 같이 명령어를 입력하여 컴퓨터에 설치된 가상환경 리스트를 확인합니다. conda env list or conda info --envs 2. 가상환경 삭제 삭제를 원하는 가상환경 이름을 입력하여

makingrobot.tistory.com

 

 

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