강의 계획서
- 불연속 확률
- 공동/조건부 확률
- 독립
- 베이 에스 정리
- 이산 임의 변수
- 연속 랜덤 변수
- 누적 분포 함수 (CDF) 및 확률 밀도 함수 (PDFS)
- 가우스 랜덤 변수, 표준화 된 가우스 적분
- 조건부 분포 및 밀도 함수
- 예상 값, 모멘트 및 조건부 예상 값
- 임의 변수 변환
- 특성 기능 및 모멘트 생성 기능
- Chernoff Bounds
- 여러 랜덤 변수
- 공동 및 조건부 CDF 및 PDF
- 독립
- 공동 가우스 임의 변수
- 여러 랜덤 변수 변환
- 랜덤 시퀀스 - 수렴 모드의 정의 및 다양한 모드 간의 관계
- 많은 숫자의 법칙
- 중앙 한계 정리