통계학 분포들 요약정리

소개글

수리통계학에서 배우는 모든 분포들을 일괄적으로 정리 요약한 파일입니다.

목차

이산형분포
베르누이 시행(Bernoulli distribution)
이항 분포(binomial distribution)
음이항 분포(negative bonomial distribution)
기하 분포(geometric distribution)
초기하 분포(Hypergeometric distribution)
포아송 분포(Poisson distribution)
연속형분포
정규 분포(normal distribution)
감마 분포(gamma distribution)
지수 분포(exponential distribution)
카이스케어(X2) 분포(chi-square distribution)
베타 분포(beta distribution)
T 분포(T distribution)
F 분포(F distribution)

본문내용

♣베르누이 시행(Bernoulli distribution)
①시행결과가 성공과 실패 두 가지 경우만 일어나는 실행에서 확률변수 X를 성공의 횟수(결과가 성공이면 X=1, 실패면 X=0)라 할 때 확률분포
②함수 B(1,p) ⇒

③기대값 E(X)=p

④분산 Var(X)=p(1-p)

⑤그래프

♣ 이항 분포(binomial distribution)
①확률변수 X를 베르누이 시행을 n번 반복했을때의 성공횟수라 가정할 때 n회의 시행에서 S가 X회 일어나는 경우의 수는 가지 이므로 , P(S)=p, P(F)=1-p라 하는 경우에 X의 확률분포

②함수 B(n,p)⇒
③기대값 E(X)=np

④분산 Var(X)=np(1-p)

⑤mx(t)={(1-p)+pet)n

⑥그래프 n=10,

♣음이항 분포(negative bonomial distribution)
①성공할 확률이 p인 독립시행에서 k회 성공할 때까지 시행을 반복할 때, X를 시행횟수라 할때 X의 확률 분포

②함수 NB(k,p)⇒

③기대값 E(X)=

④분산 Var(X)=

⑤mxt= ,

⑥그래프 n=20,

참고 자료

없음