확률의 개념과 응용

1. 제1장 확률의 기본 개념
   1. 생활 속의 활률
   2. 확률의 개념
   3. 확률의 상대도수적 정의
   4. 기하학적 확률
   5. 주관적 확률
2. 제2장 확률의 정의와 성실
   1. 표본공간과 사건
   2. 고전적 확률  순열과 적분
   3. 공리적 확률
   4. 확률의 계산
      1. 여사건의 확률
      2. 확률의 덧셈정리
3. 제3장 조건부 확률
   1. 조건부 확률
   2. 베이즈 정리
   3. 몬티 홀 게임
   4. 독 립
4. 제4장 확률분포와 기댓값
   1. 이산형 확률변수
   2. 연속형 확률변수
   3. 확률질량함수   https://www.youtube.com/watch?v=aNPL60_PsDs
   4. 확률밀도함수   적분의 개념 
   5. 확률변수의 기댓값
   6. 확률변수의 분산과 표준편차
5. 제5장 이산형 확률분포
   1. 이산형 확률변수
   2. 이산형 균등분포
   3. 초기하분포
   4. 베르누이 분포
   5. 이항분포
   6. 포아송 분포
6. 제6장 연속형 확률분포
   1. 연속형 균등분포
   2. 지수분포
   3. 정규분포
7. 제7장 다변량 확률분포
   1. 결합분포와 주변분포
   2. 공분산과 상관계수
   3. 조건부분포
   4. 이변량 정규분포
   5. 다변량 정규분포
   6. 다항분포
8. 제8장 표본분포
   1. 모집단과 표본
   2. 표본평균의 분포
   3. 표본비율의 분포
   4. 표본분산의 분포
   5. 중심극한정리
9. 제9장 확률과정
   1. 확률과정의 의미
   2. 마코프 연쇄
      1. 마코프 연쇄
      2. 전이확률행렬과 전이도
      3. 체프만-콜모고로프 방정식
      4. 도박꾼의 파산
   3. 포아송 과정
   4. 이항분포 과정
      1. 금융 파생상품
      2. 금리
      3. 이항분포 과정을 이용한 옵션 가격
10. 제10장 몬테카를로 시뮬레이션
    1. 몬테가를로 시뮬레이션의 개요
    2. 연속형 확률분포의 난수 생성
    3. 이산형 확률분포의 난수 생성
    4. 몬테카를로 적분