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5.3.5 단면과 그림자 263
5.3.6 카이제곱분포 270
5.4 공분산행렬을 보면 타원으로 생각하라 273
5.4.1 (사례 1) 단위행렬의 경우 ― 원 274
5.4.2 （사례 2) 대각행렬의 경우 ― 타원 276
5.4.3 （사례 3) 일반적인 경우 ― 기울어진 타원 279
5.4.4 공분산행렬로는 측정할 수 없는 일 283
2부 확률에 도움이 될 이야기
6장 추정 및 검정 287
6.1 추정론 288
6.1.1 기술 통계와 추측 통계 288
6.1.2 기술 통계 289
6.1.3 추측 통계의 사물을 파악하는 방법 292
6.1.4 문제 설정 296
6.1.5 기대 벌금 298
6.1.6 다목적 최적화 298
6.1.7 (대책 가) 후보 가려내기: 최소분산불편추정 300
6.1.8 (대책 나) ‘베스트’의 의미를 약화시킨다: 최대우도추정 302
6.1.9 （대책 다） 단일 값으로서 평가 기준을 정한다: 베이즈 추정 304
6.1.10 방법의 선택과 관련해 주의할 점 308
6.2 검정론 309
6.2.1 검정 논법 309
6.2.2 검정의 이론적 틀 312
6.2.3 단순가설 313
6.2.4 복합가설 316
7장 의사난수 319
7.1 여러 가지 의사난수 320
7.1.1 난수열 320
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