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STUDY/Statistics20

다항 분포 (Mulitinomial distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 다항 분포(multinomial distribution)는 발생 가능한 결과가 2개인 이항 분포와 다르게, 여러 개인 다항인 확률 분포입니다. 이항분포의 확장된 형태인 다항 분포에 대해서 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '다항 분포(multinomial distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '다항 분포(multinomial distribution)' 정리 CHAPTER 3. '다항 분포(multinomial distribution)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '다항 분포(multinomial distribution)' 선행 지식 '다항 분포(multinomial distribution)'에 앞서서, '이항분포'에 대해 내용 정리가 필요한 분들은 .. 2022. 1. 16.
음이항 분포(Negative Binomial Distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 기하 분포(geometric distribution)는 성공할 확률이 p인 베르누이 시행을 '1번' 성공할 때까지 시행합니다. 이에 비해 음이항 분포(Negative binomial distribution)는 베르누이 시행을 'r 번' 성공할 때까지 시행하는 경우의 실패(시행) 횟수의 분포를 의미합니다. 오늘은 음이항 분포에 대해서 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '음이항 분포(Negative binomial distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '음이항 분포(Negative binomial distribution)' 정리 CHAPTER 3. '음이항 분포(Negative binomial distribution)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '음이.. 2022. 1. 16.
기하 분포(Geometric distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 각 실험에서 발생 가능한 결과가 단 2가지인 베르누이 시행에서, 기존에 정리한 이항분포, 초기하 분포 그리고 포아송 분포는 성공 결과에 대한 분포를 다뤘습니다. 반면에 기하 분포(geometric distribution)은 성공할 때까지 시행하는 경우에 실패(시행) 횟수의 분포를 다룹니다. 오늘은 기하 분포에 대해서 정리해 보겠습니다. CHAPTER 1. '기하 분포(geometric distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '기하 분포(geometric distribution)' 정리 CHAPTER 3. '기하 분포(geometric distribution)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '기하 분포(geometric distribution)' 선행 지식 '.. 2022. 1. 16.
포아송 분포(Poisson distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 이항분포에서 표본의 크기가 매우 크고, 확률이 매우 작은 경우에는 계산하기가 어렵습니다. 이러한 경우에는 이항분포와 계산 결과가 유사한 '포아송 분포(poisson distribution)'를 활용하면 계산을 용이하게 할 수 있습니다. 오늘은 '포아송 분포'에 대해서 살펴보려고 합니다. CHAPTER 1. '포아송 분포(poisson distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '포아송 분포(poisson distribution)' 정리 CHAPTER 3. '포아송 분포(poisson distribution)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '포아송 분포(poisson distribution)' 선행 지식 '포아송 분포(poisson distribution)'에 앞.. 2022. 1. 16.
초기하 분포(Hypergeometric distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 초기하 분포(hypergeometric distribution)는 유한 모집단이 두 그룹으로 나누어져 있고 표본을 비복원으로 추출할 때 특정 그룹에서 뽑힌 표본의 수에 대한 확률분포입니다. 오늘은 베르누이 시행을 따르는 초기하 분포의 정의와 성질에 대해서 살펴보고자 합니다. CHAPTER 1. '초기하 분포(hypergeometric distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '초기하 분포(hypergeometric distribution)' 정리 CHAPTER 3. '초기하 분포(hypergeometric distribution)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '초기하 분포(hypergeometric distribution)' 선행 지식 '초기하 분포(hype.. 2022. 1. 16.
이항분포(Binomial distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 성공할 확률이 p인 베르누이 시행(각 실험에서 발생 가능한 결과가 단 2가지인 경우)를 n 번 반복했을 때 성공 횟수(X)의 분포를 이항분포 (binomial distribution)이라고 합니다. 오늘은 베르누이 시행을 따르는 이항분포의 정의와 성질에 대해서 살펴보고자 합니다. CHAPTER 1. '이항분포(Binomial distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '이항분포(Binomial distribution)' 정리 CHAPTER 3. '이항분포(Binomial distribution)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '이항분포(Binomial distribution)' 선행 지식 '이항분포(Binomial distribution)'에 앞서서, '베르누이.. 2022. 1. 16.
베르누이 시행(Bernoulli trial) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 각 실험에서 발생 가능한 결과가 (성공, 실패), (앞면, 뒷면) 등으로 단 2가지인 경우를 베르누이 시행(Bernoulli trial)이라고 합니다. 오늘은 독립 시행에 대표적인 베르누이 시행, 베르누이 확률변수 그리고 성질에 대해서 살펴보고자 합니다. CHAPTER 1. '베르누이 시행(Bernoulli trial)' 선행 지식 CHAPTER 2. '베르누이 시행(Bernoulli trial)' 정리 CHAPTER 3. '베르누이 시행(Bernoulli trial)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '베르누이 시행(Bernoulli trial)' 선행 지식 '베르누이 시행'에 앞서서, '확률변수와 확률분포'에 대해 내용 정리가 필요한 분들은 이전에 발행한 글을 참고해주시기 바.. 2022. 1. 16.
상관계수(coefficient of correlation) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 상관계수(coefficient of correlation)는변수 간의 상관관계의 정도를 수치적으로 표현하는 통계값입니다. 오늘은 확률 변수 간의 상관관계 정도를 나타내는 통계 값인 상관계수 (coefficient of correlation)을 기댓값(expected value) 성질을 바탕으로 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '상관계수(coefficient of correlation)' 선행 지식 CHAPTER 2. '상관계수(coefficient of correlation)' 정리 CHAPTER 3. '기댓값(expected value)' 개념 및 성질 CHAPTER 4. '상관계수(coefficient of correlation)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '상.. 2022. 1. 16.
공분산(covariance) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 공분산(covariance)은 확률 변수의 선형 관계(직선 관계)가 어느 정도인지를 나타내는 통계값입니다. 오늘은 확률 변수의 선형 관계(직선 관계)인 공분산 (covariance)을 기댓값 (expected value) 성질을 바탕으로 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '공분산(covariance)' 선행 지식 CHAPTER 2. '공분산(covariance)' 정리 CHAPTER 3. '기댓값(expected value)' 개념 및 성질 CHAPTER 4. '공분산(covariance)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '공분산(covariance)' 선행 지식 '공분산(covariance)'에 앞서서, '분산(variance)과 표준편차(standard deviatio.. 2022. 1. 16.
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