[TMI] 표본분산의 정의

[@Kyle-mz1yx]

제가 이때까지 살면서 감탄할 정도로 좋았던 강의는 없었다고 생각하는데 거짓말 안 보태고 이 강의는 보는 중간에 감탄이 절로 나왔습니다. 대학교에서 교수님 강의 들어도 이해가 안되고 계속 헷갈리던 개념 이번에 확실하게 잡고 갑니다. 선생님덕분에 통계가 더욱 재밌어지고 흥미가 생겼습니다. 명강의입니다. 정말 감사합니다!!!

[@토이페어리메일]

늦은나이에 통계 이해 잘안되었는데. 명쾌한 강의에 감탄하고 갑니다. 감사합니다.

[@ShootingKitty121]

와... 이해하고 나니까 정말 보는 눈이 달라지네요. 감사합니다

[@윤준호-x1b]

절 대학에 보내주신분이네요.
건강해보이셔서 다행입니다^^

[@dkckzm12]

이거 되게 의아했던 부분이였는데 깔끔하게 해결하고 가게되네 ㅋㅋㅋ
역시 사교육 미만잡..

[@프카카카]

계속 애매해서 찜찜한 부분이었고 찾아봐도 설명방법이 다양해서 헷갈렸는데, 이렇게 한번에 설명해주셔서 감사합니다ㅠㅠ 무려 3년전 영상이라니... (그나저나 자유도 개념은 여전히 알듯말듯하네요ㅠㅠ)

[@강찬우-z3f]

공교육만 받고살다 이런 영상 보니 확실히 다르넹..디테일이다름...제대러 공부하다 갑니다

[@eidk4762]

수능이랑 아예 관련없는 가끔씩 수학 과학 채널 보는 일반인인데 설명 재밌게 잘하시네요.. 역시 지니어스 게임에서 말빨로 좌중을 휘어잡았던 숲들좌 ㅋㅋㅋ

[@DIZZY-m3g]

감사합니다.

[@무지개-x9z]

명강의다

[@김진영-q3n]

인공지능 공부하고 있습니다 (개발도 조금 ..) batch normalization 이라는 이론? 논문? 이해하는 것에 정말 도움이 되었습니다. (관련 내용으로 논술 문제가 나왔을 수 있지만)

[@chefwoo8075]

빌드업이 쥐리네요...ㄷㄷ 이해가 되었어요...

[@경성구-z7z]

정말 감사합니다. 근데 제가 이해한게 맞지 모르겠는데;;;
표본 분산이라는게 엄청 충분하게 많은 표본들의 각각의 분산들을 구해서 그것들을 평균을 취하면 모분산이 나온다는 것 맞나요?
표본 평균 분산은 각 표본들의 평균을 각각 구하고 그것들의 분산을 구한것이구요. 제가 이해한게 맞는지;;

[@Mathesis_Korea]

네 맞습니다 표본분산을 정의할 때, 평균을 구하면 모분산이 나오도록 정의하느라 n대신 n-1을 나눴다고 보시면 됩니다.

[@gaussian3750]

하.... 감사합니다 ㅠ 진짜 사교육 미만잡, 여기서 공교육은 대학교육도 포함입니다

[@박세진-j5l]

궁금한게 있습니다 ㅠㅠ 강의 초반에
x^2-2xE(X)+E(X^2) 이 (x-E(X))^2으로 된다는 건가요?? 그럼 E(X^2)=E(X)^2 인지 궁금합니다.

[@Mathesis_Korea]

x^2-2xE(X)+E(X^2) 이 (x-E(X))^2으로 된다
가 아니라
x^2-2xE(X)+E(X)^2=(x-E(X))^2가 된다고 말했습니다.
그리고 E(X^2)와 E(X)^2는 다른 겁니다~

[@박세진-j5l]

@@Mathesis_Korea 죄송합니다ㅠㅠ 아직도 이해가 안갑니다ㅠㅠ 10:19 쯤에 E(X^2-2xX-x^2)=x^2-2xE(X)+E(X^2) 이라고 써져있습니다. E(X^2)=E(X)^2이 아니라면 어떻게 완전제곱식이 되는건가요??

[@Mathesis_Korea]

@@박세진-j5l E(X^2-2xX-x^2)=x^2-2xE(X)+E(X^2)=(x-E(X))^2 + E(X^2)-E(X)^2 그래서 x=E(X)일 때 최솟값 V(X)=E(X^2)-E(X)^2를 갖습니다.

[@박세진-j5l]

@@Mathesis_Korea 감사합니다!!

[@gaussian3750]

안녕하세요 선생님, 직장인입니다. 그냥 우연히 밥먹다가 너무 재밌게 봐서 무슨 학원이신지 링크를 따라 가봤더니, 보이지가 않아서 질문 드립니다. 혹시 학원이름 알 수 있을까요?? 감사합니다.

[@Mathesis_Korea]

촬영한 곳은 대치 미래탐구학원이고요, 이제는 이강학원에서 강의하고 있습니다.

[@청운장-f1u]

지니어스 금마 아님?