이 단계는 불확실한 일을 숫자로 읽는 법을 배우는 단계입니다. 먼저 가능한 경우를 세고, 그다음 확률을 정의하고, 무작위 결과를 숫자로 바꾸고, 그 숫자들의 평균과 퍼짐을 읽고, 마지막으로 데이터로 주장을 판단하는 데까지 갑니다.

이 단계를 읽기 전에

• 이 단계는 17, 18, 19, 20, 21 순서로 읽어야 합니다.
• 17강에서 무엇이 가능한가를 세고, 18강에서 무작위 결과를 숫자로 바꾸는 법을 배우며, 19강에서 그 숫자의 중심과 퍼짐을 읽습니다.
• 20강과 21강은 앞의 세 강의를 모르면 바로 읽히지 않습니다. 먼저 확률, 분포, 평균의 감각을 만든 뒤에 읽어야 합니다.

이 단계의 읽기 순서

1. 17. 조합론과 확률
2. 18. 확률변수와 주요 분포
3. 19. 기대값, 분산, 공분산
4. 20. 통계적 추정, MLE, MAP, 베이즈
5. 21. 가설검정, 신뢰구간, 실험설계

각 강의가 맡는 역할

• 17. 조합론과 확률 가능한 결과를 빠짐없이 세고, 사건과 표본공간을 나누어 확률을 정의합니다.
• 18. 확률변수와 주요 분포 무작위 결과를 숫자로 바꾸고, 값들이 어디에 얼마나 모이는지 분포로 읽습니다.
• 19. 기대값, 분산, 공분산 분포의 중심, 퍼짐, 함께 움직임을 읽는 기본 도구를 배웁니다.
• 20. 통계적 추정, MLE, MAP, 베이즈 일부 데이터만 보고 보이지 않는 진짜 값을 어떻게 짐작하는지 배웁니다.
• 21. 가설검정, 신뢰구간, 실험설계 데이터로 어떤 주장을 받아들일지, 비교 실험을 어떻게 설계할지 배웁니다.

이 단계를 읽으며 계속 확인할 질문

• 무엇이 가능한 결과인지 먼저 정했는가?
• 결과를 숫자로 바꾼 뒤 어떤 분포로 읽고 있는가?
• 평균만 보고 끝내지 않고 퍼짐과 관계도 함께 보고 있는가?
• 데이터만 보고 말하는지, 기존 정보도 함께 보고 있는가?
• 우연과 의미 있는 차이를 구분할 기준이 있는가?

이 단계를 마치면 할 수 있는 것

• 조합론, 확률, 확률변수, 분포를 순서대로 설명할 수 있습니다.
• 기대값, 분산, 공분산의 의미를 말할 수 있습니다.
• MLE, MAP, 베이즈 업데이트의 차이를 큰 흐름으로 설명할 수 있습니다.
• 가설검정과 신뢰구간, 실험설계의 기본 역할을 설명할 수 있습니다.

강의와 해설

17. 조합론과 확률 18. 확률변수와 주요 분포 19. 기대값, 분산, 공분산 20. 통계적 추정, MLE, MAP, 베이즈 21. 가설검정, 신뢰구간, 실험설계 문제 해설 - 04. 확률과 통계