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목차
Ⅰ. 수치해석과 통계함수
1. BINOMDIST 함수
2. CHIDIST 함수
3. CHIINV 함수
4. CHITEST 함수
5. CONFIDENCE 함수
6. CORREL 함수

Ⅱ. 수치해석과 수학
1. 수학의 기본 개념
1) 극한(limit)과 연속성(continuity)
2) 도함수
3) 중간값 정리
4) 평균값 정리
5) 적분에 관한 평균값 정리
6) 극값 정리
7) Tayor 정리
2. 진법과 수의 표시
1) 진법
2) 정수의 진법 변환

Ⅲ. 수치해석과 MATLAB(매트랩, 매틀랩)
1. MATLAB의 개요
2. MATLAB의 구성
3. 기본적인 사항들
1) 행렬의 입력 방법
2) 행렬의 원소들
3) 복소수와 복소행렬

Ⅳ. 수치해석과 수치해법
1. 서론
1) 방정식의 근
2) 다항식의 성질
3) 근의 탐색
2. 고정점 반복법(fixed point iteration method)
1) 고정점 반복법
2) 고정 함수의 선택
3) 고정점 반복법 알고리즘
4) 고정점 반복법의 수렴 속도

Ⅴ. 수치해석과 수치해석방법
1. 기본방정식의 유도
2. 경계조건
3. 수치해석 방법

참고문헌
본문내용
Ⅰ. 수치해석과 통계함수

1. BINOMDIST 함수

개별항 이항 분포의 확률값을 구한다. 어떤 시행의 결과값이 단지 성공 또는 실패일 뿐이고, 독립 시행이며, 성공 확률이 일정할 때 정해진 검정이나 시행 횟수에서 이 함수를 사용한다.

BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)

Number_s : 성공할 횟수.
Trials : 독립 시행 횟수.
Probability_s : 각 시행에서 성공할 확률.

Cumulative 함수 형태를 결정하는 논리값으로서 cumulative가 TRUE이면 누적 분포 함수의 값 즉 많아야 number_s회 성공할 확률을 구하고 FALSE이면 확률 밀도 함수의 값 즉 number_s회 성공할 확률을 구한다.
Ex) 동전 던지기의 결과는 앞면 또는 뒷면이다. 처음 던져서 앞면이 나올 확률이 0.5일때 10번 던져서 6번 앞면이 나올 확률은 다음과 같다.
BINOMDIST(6,10,0.5,FALSE) = 0.205078

2. CHIDIST 함수

카이 제곱 분포의 단 측 검정 확률을 구. c2분포는 c2 검정과 관련되어 있다. 관측값과 기대값을 비교하기 위하여 c2검정을 사용. 예를 들어 유전 실험에서 다음 세대 식물의 색상들에 대한 가설을 세운 다음, 관측 결과를 기대값과 비교하여 원래의 가설이 유효한지 알아볼 수 있다.

CHIDIST(x,degrees_freedom)

X : 분포 확률을 구하려는 변량 값.
Degrees_freedom : 자유도.
Ex) CHIDIST(18.307,10) = 0.050001
참고문헌
방성완(2012) : MATLAB으로 배우는 공학 수치해석, 한빛미디어
임성순(2012) : 수치해석 이론과 실습, 구미서관
장현 외 1명(1994) : 새로운 통계함수를 이용한 Blind 적응등화 알고리듬, 대한전자공학회
정상권, 김영희 외1명(2012) : 수치해석, 교우사
Chapra, Canale 저, 신동진 외 2명 역(2011) : 공학도를 위한 수치해석, McGraw-Hill
Steven C. Chapra 저, 손권 외 2명 역(2012) : Chapra의 응용수치해석, 한티미디어