배도선
서울대학교 공학과 및 상학과 졸업. 미국 오하이오 주립대학교에서 통계학 석·박사학위를 받았다.
한국과학기술원 산업공학과 교수를 지내고 퇴직하였다.
김성인
서울대학교 경제학과와 응용수학과 졸업. 한국과학원 산업공학 석사 및 박사. 대한산업공학회 부회장.
현재 고려대학교 산업공학과 교수 및 고려대학교 전자계산소 소장.
Abstract
베르누이 시행은 단순하면서도 독립성의 여부, 종속구조의 형태, 모수화의 방법에 따라 다양 한 확률모델을 성립시키고 또한 샘플링 방법에 따라 여러 가지 확률분포를 생성한다. 따라서 확률 및 통계학의 이론적인 면에서도 매우 중요한 분야의 하나를 차지하고 있을 뿐만 아니라, 응용성의 면에서도 여러 분야에서 널리 적용되고 있다. 나아가서 모든 확률적 시행은 우리가 원하면 베르누이 시행으로 나타낼 수 있어 베르누이 시행은 보다 복잡한 확률 모델 을 설정하는 기본이 된다.
Table of Contents
제1장 샘플링 방법
제2장 확률 분포
제3장 통계적 추론방법
제4장 독립 p모델에서의 모수 추론
제5장 종속( , ) 모델에서의 모수 추론
제6장 종속( , , )모델에서의 모수 추론