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CH4. 확률분포 01 . 확률분포 001. 확률분포 - 확률분포( Probability Distribution ) : 발생할 사건에 대해 확률을 나열한 것 > 과거의 데이터가 많다면, 의사결정을 하는데 유리하다. > 확률 분포도(그래프)와 확률 분포 표(표) 002. 균등분포( Uniform distribution ) - 주사위 던지기의 예와 같이 과거의 경험이 미래를 예측하는데 어떤 영향도 미치지 않으며, 나타날 가능성이 모두 동일한 분포 1. 이산균등분포 ( discrete uniform distribution) : 이산 확률분포 중 확률 함수가 정의된 모든 곳에서 그 값이 일정한 분포를 의미함 ex, 주사위 던지기 2. 연속 균등 분포 : 시간의 흐름과 같이 구분할 수 없는 것 003. 정규분포 ..

** 본 게시글은 투자자산운용사를 공부하면서 정리한 것의 일부분 교재 : 해커스 투자자산 운용사 최종 핵심 정리 문제집 # 제 3과목 : 직무 윤리 및 법규 / 투자운용 및 전략 1 제4장: 한국금융투자협회 규정 01. 투자권유의 적합성 확보 및 설명의무 1) 적합성 확보 - 투자자 정보 확인 : 고객이 일반투자자인지 전문투자자인지 확인하여야 함 - 투자자 정보 확인방법 - 투자권유의 적합성 - 파생상품 등에 대한 일반투자자 보호장치 i. 적합성 원칙에 더하여 적정성 원칙을 준수하도록 함 ii. 파생상품 등에 대해서는 투자권유대행 위탁을 불허함 2) 설명의무 - 설명서 ( 투자 설명서 ) - 핵심 설명서 ; 주식워런트 증권( ELW) 및 상장지수 증권은 제외 : 공모의 방법으로 발행된 파생결합 증권 매매..

CH3. 확률과 통계 01 . 확률과 의사결정 001. 통계의 목적 - 통계의 목적 : 모수를 추정 - 추정의 이유 : 모집단을 대상으로 하는 조사가 불가능하거나, 시간과 비용 등의 물리적 한계 때문 002. 확률 1. 확률이란 - 확률 : 어떤 사건이 실제로 일어날 것인지 혹은 일어났는지에 대한 지식 혹은 믿음을 표현하는 방법 ( 0~1사이 ) - P(A) : A가 발생할 확률 = n번 실행해서 사건 A가 발생할 경우 - 즉, 전체(표본공간) 경우의 수에서 사건 A의 경우의 수를 의미한다. 2. 확률이 가지는 조건 - 확률은 0과 1사이를 가짐 - 시행횟수(i) 라고 했을 때, 모든 사건을 다 더해준다고 가정하면, 그 사건이 나오는 확률은 100% 즉 , 1이다. 003. 확률의 덧셈법칙 - 서로 다른..

** 본 게시글은 투자자산운용사를 공부하면서 정리한 것의 일부분 교재 : 해커스 투자자산 운용사 최종핵심 정리문제집 # 제 3과목 : 직무 윤리 및 법규 / 투자운용 및 전략 1 제 1장 : 직무 윤리 01. 직무 윤리에 대한 이해 1) 도덕적 딜레마와 윤리 기준 : 옳고 그름을 판단하기가 어려운 상황의 선택기준이 윤리기준 2) 법과 윤리 : 상호 불가분의 관계 ( 법은 최소한의 윤리 : 직무윤리의 최소한은 법규를 준수하는 것 ) 3) 기업윤리 vs 직무 윤리 - 기업윤리 : 조직 구성원에 전체에 요구되는 거시적 개념 [ 윤리강령 ] - 직무윤리 : 조직 구성원 개개인에게 요구되는 미시적 개념 [ 임직원 행동강령 ] – 자율적 - 윤리경영 : 직무 윤리를 기업의 경영방식에 도입하는 것 02. 윤리경영과 ..

CH2. 데이터와 통계량 01 . 데이터의 수집 001. 용어 - 변수 : 어떠한 대응관계로 변화하는 수, 혹은 함수관계로 대응하며 주어진 범위 안에서 변화하는 수 -> 변수는 데이터로 구성되고, 데이터를 근거로 변수의 특성을 파악 - 데이터 : 조사의 목적에 맞는 변수를 기반으로, 표본으로부터 수집된 자료 002. 척도 [ 적절한 데이터를 구성하기 위한 기준 ] 1. 범주형 척도 : 명목척도, 서열척도 : 하나하나 구분이 되어있는것 - 명목 척도 : 이름이나 명칭을 숫자를 부여하지만 수치에 의미가 없음 ex, 남 1 / 여 0 -> 남자와 1 / 여자와 0 은 서로 관계가 없음 - 서열 척도 ( 순서 척도 ) : 명목척도의 특징을 가지고 있으면서, 순서를 가짐 ex, 1등 2등 ,, 2. 연속형 척도 ..

개발환경구성의 목표 : 1. 개인용 PC 1대에 가상 머신 3대를 만들어서 빅데이터 분산 환경을 만든다. 2. 그 위에 필요한 빅데이터 컴포넌트들을 추가, 확장 한다. * 하둡을 공부하기 위한 목적 하둡이란, : 아파치 하둡(Apache Hadoop, High-Availability Distributed Object-Oriented Platform)은 대량의 자료를 처리할 수 있는 큰 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 응용 프로그램을 지원하는프리웨어자바소프트웨어 프레임워크이다. 01. 설치하기. 빅데이터 PC환경을 구성하기 위해서, 001번부터 008번까지의 모든 것이 설치 되어야 한다... 8가지는 기본사항이고, 더 설치해야 할것도 있다. .... ( 설치가 제일 싫다.. ) 001. 자바 설치 자바는..

CH1. 모집단과 표본 01 . 모집단과 표본 추출 001. 모집단과 표본 - 모집단 : 통계분석 방법을 적용할 관심 대상의 전체 집합 - 표본 : 과학적인 절차를 적용하여 모집단을 대표할 수 있는 일부를 추출하여 직접적인 조사 대상이 된 모집단의 일부 출처: 통계청 002. 모수와 통계량 - 모수 : 모집단을 분석하여 얻어지는 결과 수치 ( 통계적 수치 ) ex, 모평균 , 모분산 , 모표준편차, 모비율 - 통계량 : 표본을 분석하여 얻어지는 결과 수치 ex, 표본평균, 표본분산, 표본표준편차, 표본비율 003. 표본추출의 방법 1. 확률적 표본추출 방법 : 모집단에서 표본이 될 확률이 모두 동일한것. 표본추출의 방법은 동일한 확률 하에서 표본을 구성 2. 비확률적 표본추출 방법 : 확률과는 상관없이 ..

1절. 기초 통계 1.1 용어 정리 - 모집단과 표본 1.2. 실험 - 실험 : 특정 목적 하에서 실험 대상에게 처리를 가한 후에 그 결과를 관측해 자료를 수집하는 방법 - 측정 : 추출된 원소들이나 실험 단위로부터 주어진 목적에 적합하도록 관측해 자료를 얻는 것. - 표본 공간어떤 실험할 때 나타날 수 있는 모든 결과들의 집합 - 사건 : 표본공간에 있는 몇 개의 원소들로 이루어진 부분 집합 - 확률 : 특정 사건이 일어날 가능성의 척도 P(E) = n(E) / n(Ω) - 확률변수 : 식 1.3. 확률 변수와 확률 분포 - 이산형 확률 변수 : 0 이 아닌 확률 값을 갖는 실수 값이 셀 수 있는 경우의 의미 ex , 이항 분포, 분포, 포아송 분포 - 연속형 확률 변수 : 가능한 값이 실수의 어느 특..