Scheduling problem은 운영체제에서 다루는 개념이다. 최대한 적은 시간을 사용하면서 많은 작업을 해야 효율적이다 어떻게 하면 효율적으로 배치할 수 있을까? ●FCFS(First-come , First served) 들어온 순서대로 일을 시작한다. 도착 순서는 P1->P2->P3이라고 가정하자. FCFS의 방식은 p1이 먼저 도착했으니까 p1의 일을 다 끝내기 전까지 p2, p3는 일을 시작하지 못한다. P1, P2, P3의 모든 작업이 끝나는데 소요되는 시간은 30이지만, P1, P2, P3가 기다리는 시간은 24+27 = 51이다. p2, p3는 p1에 비해 굉장히 적은 시간을 사용하는 작업임에도 불구하고 p1이 끝날 때까지 기다려야 한다. 이러한 알고리즘은 굉장히 효율적이지 못하다. ●S..
●정규성 검정 데이터셋의 분포가 정규분포를 따르는지를 검정하는 것이다. ▷정규성 검정을 하는 방법 Q-Q plot Q-Q plot는 정규분포 분 위수 대조 도라 고한다. 정규 모집단 가정을 하는 방법 줌 하나이며, 수집 데이터를 표준 정규분포의 분 위수와 비교하여 그리는 그래프이다. ○정규 확률 그림 par(mfrow=c(1,2)); n=10 x=rnorm(n,0,1) hist(x,prob=T,main="Normal(0,1)",col=2) curve(dnorm(x),add=T,col=4) ## qqnorm(x,sub="Normal") ## Q-Q plot qqline(x) ##y=x 그래프 추가 --> 난수의 개수가 적어서 히스토그램 그래프와 q-q plot에서 모양이 틀어짐을 알 수 있다. ★난수의 개..
알고리즘의 효율성을 분석 할때 시간복잡도를 많이 사용한다. 일반적으로, 알고리즘의 실행시간은 1.입력의 크기(input size)가 커지면 증가하고 2.총 실행시간은 단위연산(+,-,x,/)이 몇번 수행되는가에 비례한다. ● inputsize에만 영향을 받는 경우 #include using namespace std; int main() { int n, sum = 0; cin >> n; for (int i = 0; i n; for (int i = 0; i < n; i++) { F.push_back(i); } cout n; for (int i = 0; i < n; i++) { F.push_back(i); } cout
피보나치수열: 첫째항은 0 둘째 항이 1이며 그다음 항부터는 바로 앞 두항의 합이다. ex) 0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89 ㆍㆍㆍㆍㆍㆍ #include #include using namespace std; int fibo(int n); int main() { int n; cin >> n; cout > n; cout
★연속확률분포는 난수 그래프를 hist(rx)로 그림. 이산형분포는 plot으로 table(rx)을 넘겨줘서 그림 1. 정규 분포 ○N(0,1)에서 난수 발생 그래프 rnorm(10,mean=0,sd=1) ##N(0,1)에서 10개의 난수 발생 rx=rnorm(10,0,1) hist(rx,probability=T,main="난수 10개인 그래프") curve(dnorm(x,0,1),add=T) n값이 작으니 그래프 모양이 이상하다. 앞에서 한 것처럼 n을 키워보자. rnorm(10,mean=0,sd=1) ##N(0,1)에서 10개의 난수 발생 par(mfrow=c(2,2)) rx=rnorm(10,0,1) hist(rx,probability=T,main="난수 10개인 그래프",ylim=c(0,0.6)) ..
1.t 분포란? t 분포는 모집단 표준편차를 알 수 없을 때 표본 평균과 모집단 평균 사이 표준화된 거리를 설명하며, 관측값은 정규 분포를 따르는 모집단에서 추출된다. ## dt(x,df) dt(0,df=5) pt(0,df=5) pt(1.96,df=5) pt(2.58,df=5) pt(2,5)-pt(1,5) # P(1
저번에는 이산형 분포에서의 확률 계산과 그래프를 그려봤다. 이번에는 연속확률분포에서의 확률 계산과 그래프 그리는 것에 대해 알아볼것이다. 1.정규분포 ##dnorm(x,mean,sd) N(mean,sd) = f(x=0) pnorm(-1.96,0,1,lower.tail=T) ##lower.tail=T면 p(x=-1.96) ##lower.tail의 default값은 T이다. pnorm(1.96,0,1) ##p(x
