반응형 이산확률변수2 결합 분포 (Joint distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 결합 분포 (joint distribution)는 두 개 이상의 확률변수들을 동시에 고려한 확률분포입니다. 이번에는 두 개 이상의 확률변수들을 고려한 확률 구조인 결합 분포에 대해서 정리하고자 합니다. CHAPTER 1. '결합 분포 (joint distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '결합 분포 (joint distribution)' 정리 CHAPTER 1. '결합 분포 (joint distribution)' 선행 지식 '결합 분포'에 앞서서, '확률변수, 이산확률변수, 연속확률변수'에 대해 내용 정리가 필요한 분들은 이전에 발행한 글을 참고해주시기 바랍니다. 2022.01.14 - [DATA_ANALYSIS/통계 (Statistics)] - 확률변수 (Rand.. 2022. 1. 14. 이산확률변수 (Discrete random variable), 연속확률변수 (Continuous random variable) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 이산확률변수 (discrete random variable)는 확률변수 X가 유한하여 셀 수 있는 확률변수입니다. 이산확률변수의 예로 '주사위를 던질 때 나올 수 있는 수'와 '한 개의 주사위를 두 번 던질 때 눈금의 합' 등으로 확률변수가 6개, 11개로 유한하기 때문입니다. 반면에, 연속확률변수 (continuous random variable)는 확률변수 X가 어떤 범위에 속하는 모든 실수로 무한해서 셀 수 없는 확률변수입니다. 연속확률변수의 예로 '시간', '학생의 평균 키' 등으로 연속적인 숫자, 무한한 경우 등과 같이 셀 수 없는 경우가 있습니다. 오늘은 이산확률변수와 연속확률변수에 대해서 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '이산확률변수, 연속확률변수' 선행 지식 .. 2022. 1. 14. 이전 1 다음 반응형
