생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 47. R을 이용한 확률분포 - 포아송 분포 1. R에서의 확률분포 이산확률분포 연속확률분포 이항분포 binom 정규분포 norm 초기하분포 hyper T분포 t 포아송분포 pois F분포 f 기하분포 geom 카이분포 chisq 음이항분포 nbionom 균등분포 unif 다항분포 multinom 지수분포 exp 구하고자 하는 함수에 따라 아래의 접두사를 붙여 사용하면 됩니다. d : probability mass/density function - 확률 질량/밀도 함수 p : cumulative distribution function - 누적함수 q : quantile function - 분위수 r : random number generator - 램덤 생성 작업 2. 포아송분포(Poiss..

Chapter 45. 포아송분포(Poisson Distribution) 1. 포아송분포(Poisson Distribution)의 정의 포아송분포는 단위시간 동안 혹은 단위공간에서 어떤 사건이 발생하는 횟수를 나타내는 이산확률분포입니다. 포아송분포는 사건발생률이 일정하고 독립적으로 발생하는 경우에 적용됩니다. 주로 사건 발생에 대한 희귀한 사건을 모델링하는 데 사용됩니다. 예를 들어 단위 시간당 발생하는 교통사고 수, 단위 면적당 나타나는 군락의 개수, 자연재해의 발생률 등을 모델링할 때 사용됩니다. 2. 포아송분포 확률변수 포아송분포의 확률변수는 일정한 시간, 공간 또는 구간에서 발생하는 사건의 수를 나타내는데 사용됩니다. 이 확률변수를 일반적으로 "X"로 표기합니다. 포아송 분포는 다음과 같이 표현합니..

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..