기초통계학-확률분포

소개글

예전 자료 인데 유용하고 내용간략하게 되어있습니다.

목차

서론
확률변수
이산확률변수의 확률분포
확률분포의 평균과 표준편차

본문내용

5. 확률분포
5.2 확률변수
이산형 확률변수(Discrete random variable) X
* 유한개 혹은 수열로 나열할 수 있을 만큼의 수 값을 갖는 확률변수
* [예] 주사위를 5번 던져 6이 나오는 횟수를 X라 하면, X는 0부터 5까지의 값
중에서 어느 값이라도 가질 수 있음
연속형 확률변수(Continuous random variable) X
* 연속적인 구간의 모든 값을 갖는 확률변수
* [예] 어느 사거리에서 영대생이 한 명 지나갈 때까지 지나가는 사람의 수를 X라 하면, X의 가능한 값은 0, 1, 2, …로 무한히 계속됨
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5. 확률분포
5.3 이산확률변수 X의 확률분포
* 확률변수 X가 갖는 각각의 값과 그것에 대응되는 확률과 함께 적어 놓은 것
* 이산형 확률변수 X가 k개의 값 x1, x2, …, xk를 가지고 이들에 대응되는 확
률이 f(x1), f(x2), …, f(xk) 이면 이산형 확률분포 함수는 아래의 표와 같음
* 이산형 확률변수 X의 확률분포함수
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5. 확률분포
5.3 이산확률변수 X의 확률분포
* 확률값의 계산
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5. 확률분포
5.4 확률분포의 평균과 표준편차
n개의 값으로 구성된 이산 확률변수 X의 평균(기대값: Expected value) 혹은 모평균
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5. 확률분포
n개의 값으로 구성된 이산 확률변수 X의 분산과 표준편차
* 모분산(Population variance), 모표준편차(Population standard deviation)
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5. 확률분포
n개의 값으로 구성된 이산 확률변수 X의 분산과 표준편차
* 모분산(Population variance),

참고 자료

없음