생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 49. R을 이용한 확률분포 - 기하분포 & 음이항분포 1. R 에서의 확률분포 이산확률분포연속확률분포이항분포binom정규분포norm초기하분포hyperT분포t포아송분포poisF분포f기하분포geom카이분포chisq음이항분포nbionom균등분포unif다항분포multinom지수분포exp구하고자 하는 함수에 따라 아래의 접두사를 붙여 사용하면 됩니다.d : probability mass/density function - 확률 질량/밀도 함수p : cumulative distribution function - 누적함수q : quantile function - 분위수r : random number generator - 램덤 생성 작업 2. 기하분포(Geometric Distribution)기하분포는 ..

Chapter 48. 기하분포와 음이항분포 기하분포와 음이항분포는 모두 이항분포에서 파생된 분포로, 이항분포와 관련된 확률문제를 해결하는데 사용됩니다. 기하분포는 이항분포에서 성공확률이 일정하고 시행횟수가 무한히 많아지는 경우, 즉 시행횟수가 많아지면서 확률이 점점 작아지는 경우를 다루는 분포입니다. 예를 들어, 동전을 던져서 앞면이 나올 확률이 0.5로 일정하고, 앞면이 처음으로 나오는 시행횟수를 기록한다면, 이 시행횟수가 따르는 분포가 기하분포입니다. 즉 기하분포는 단일 베르누이 시행에서 첫번째 성공까지 시행한 횟수가 따르는 이산확률분포입니다. 음이항분포는 이항분포에서 시행횟수가 일정하고 성공확률이 일정한 경우(기하분포)를 다루는 대신, 시행횟수는 일정하지 않고 성공횟수가 일정한 경우를 다루는 분포입..

Chapter 41. 확률분포의 분류 1. 확률분포를 구분하는 이유 통계학에서 주된 관심은 모집단의 특성을 알고자 하는 것입니다. 모집단 전체를 분석하는 것이 가장 정확하겠으나, 대부분의 경우 비용과 시간문제가 발생하여 표본을 추출하여 분석합니다. 이 때 보다 분석에 신뢰를 더해주는 것이 확률입니다. 통계의 기초인 데이터는 확률변수의 관측값이거나 결과입니다. 확률변수는 이 결과를 숫자로 바꿔 수학적 모델링을 가능하게 합니다. 확률분포는 확정변수가 가질 수 있는 모든 값과 그 값이 나타날 확률을 나타내는 함수입니다. 바꿔말하면, 확률분포는 모집단의 특성을 확률적으로 모델링합니다. 따라서 확률분포를 통해 모집단의 특성을 일정한 수학적 형태로 표현하고, 이를 기반으로 확률적인 추론이나 예측을 수행할 수 있습니..