♣ 주요내용 ♣


	
이 책은  단지 확률, 통계 및 랜덤과정의 원리를 이해하는데 도움이 될 뿐만 아니라 잠재적인 응용이나
사물에 대한 광범위한 문제해결을 위한 기법도 취급하고 있다. 각 장의 해답이 달린문제에는 기본공식
의 직접적인 응용에 관한 것으로부터 시작하여 기본개념에 관한  어느정도 높은 레벨의 지식이나 순련
도를 요하는 것까지  폭넓은 난이도로 다루어져 있으므로  전체적으로 기본적인 수학적 지식을 가지고 
있는 사람은 충분히 이해할 수 있다.  엄밀한 수학적인 취급이나 학구적인 음미는 별도로 하고, 수많은 
주요공식의 유도에도 주력하였다.	

♣ 차례 ♣
	
제1장 확률
  1.1 확률의 정의
  1.2 순열 및 조합
  1.3 확률의 가산법칙
  1.4 조건부 확률 및 확률의 곱셈법칙
  1.5 통계적 독립
  1.6 보충문제

제2장 확률분포
  2.1 확률변수
  2.2 확률밀도함수
  2.3 디라크의 델타함수
  2.4 이산적 확률변수의 확룰밀도 함수
  2.5 누적분포함수
  2.6 통계적 평균
  2.7 체비시브의 부등식
  2.8 보충문제

제3장 특수분포
  3.1 2항분포
  3.2 포아손분포
  3.3 일양분포
  3.4 정현분포
  3.5 정규분포
  3.6 레이리분포
  3.7 감마분포
  3.8 베터분포
  3.9 초기하분포
  3.10 보충문제
 
제4장 도분포 및 2차원 분포
  4.1 변수의 변환
  4.2 확률변수의 선형결합분포
  4.3 중심극한정리
  4.4 2차원 분포
  4.5 2차원 분포의 모멘트
  4.6 2차원 정규분포
  4.7 보충문제

제5장 특성함수
  5.1 모멘트 모함수
  5.2 특성함수
  5.3 확률변수의 합의 특성함수
  5.4 보충문제
 
제6장 샘플링 이론 I
  6.1 평균 및 분산의 추정
  6.2 평균의 샘플링 분포(표준편차가 미지인 경우)
  6.3 평균의 신뢰구간
  6.4 참평균의 신뢰구간(표준편차가 미지인 경우)
  6.5 분산의 샘풀링 분포
  6.6 분산의 신뢰구간
  6.7 평균의 비교
  6.8 보충문제

제7장 샘플링 이론 II
  7.1 샘플범위
  7.2 분산의 비교(F-검정)
  7.3 적합도 검정
  7.4 분할표
  7.5 분산분석(평균집합의 비교)
  7.6 분산의 성분
  7.7 보충문제

제8장 최소자승 및 상관
  8.1 분산표
  8.2 최소 평균자승 평활화
  8.3 회귀직선의 경사검정
  8.4 상관
  8.5 상관계수의 유의성 검정
  8.6 보충문제

제9장 연속 랜덤과정
  9.1 정상과정 및 에르고딕과정
  9.2 자기상관 및 자기공분산
  9.3 자기상관함수의 성질
  9.4 가우스 과정
  9.5 선형시스템의 관계
  9.6 2개의 랜덤과정의 상호 상관함수
  9.7 주기함수 및 비주기함수의 상호 상관함수
  9.8 보충문제

제10장 전력 스펙트럼
  10.1 주기함수와 비주기함수(푸리에급수)
  10.2 전력밀도 스펙트럼(랜덤신호)
  10.3 전력밀도의 관계
  10.4 선형시스템의 관계
  10.5 잡음의 대역폭
  10.6 상호 전력밀도 스펙트럼
  10.7 보충문제

제11장 이산적 랜덤과정
  11.1 서언
  11.2 상관함수
  11.3 선형시스템의 관계
  11.4 랜덤 입력을 갖는 선형 시스템
  11.5 변환과 전력 및 상호 전력 스펙트럼
  11.6 보충문제

부록 통계에 관한 표

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