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연속확률변수 X가 구간 [a, b]에 속할 확률을 로 표현한다.
- 일반적으로 구간 [a, b]의 모든 값을 가지는 확률변수 X가 구간 [a,b]에 속할 확률이 로 주어질 때, 함수 f(x)를 X의 확률밀도함수라고 한다.
(2) 특성
연속확률변수 X의 확률밀도함수가 이
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는 값이 어떤 범위에 속하는 모든 실수로 무한하기 때문에 이는 셀 수 없는 확률변수이다. 예를 들어, 귤이 100개 들어있는 상자가 있을 경우에 그 안에 들어있는 귤의 무게를 확률변수로 삼을 경우 이러한 확률변수는 연속확률변수이다. 즉,
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확률은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
P(a ≤ X ≤ b) = ∫f(x)dx (a ≤ x ≤ b)
확률밀도함수는 확률 값을 구하는 데 사용되며, 구간 내의 확률을 구할 때는 확률밀도함수를 적분하여 구할 수 있습니다.
3. 결론
이산확률변수와 연속확률변수는 확
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모양을 갖게 된다.
3. 지수분포
지수분포는 확률밀도함수가 단조감소함수로서 신뢰성 분석 시 많이 활용된다.
연속확률변수 X의 확률밀도 함수가 다음 식과 같이 주어질 때, X는 모수 을 갖는 (지수분포)를 따른다고 한다.
지수분포를 하는 확
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우 발생하는 물의 양을 확률변수 X라고 한다면 확률변수 X는 0(ml) ≤ x ≤ 200(ml)을 값을 취할 수 있는 연속확률변수가 된다. 이를 연속확률분포로써 좌표 평면 위의 그래프로 나타낼 수도 있는 것이다. 그래프로 그렸을 경우 장점은 분포가 어떻
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확률질량함수)와 (b) PDF(확률밀도함수)의 그래프 모양은 거의 일치함을 알 수 있었다. 그러나 (a) PMF는 이산확률변수 X의 분포를 함수로 나타낸 것으로 Discrete하며, (b) PDF는 연속확률변수 X의 확률상황 분포를 곡선(직선)으로 나타낸 것으로 Contin
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.M, 박세희 역(1984), 수학의 확실성(Mathematics:The loss of certainty), 민음사 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 확률의 정의
Ⅲ. 확률의 계산
Ⅳ. 확률변수의 의미
Ⅴ. 확률변수의 종류
Ⅵ. 연속형 확률변수
Ⅶ. 이산형 확률변수
Ⅷ. 결론
참고문헌
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정규화하였을 경우 Z값이 일치하면 그때의 확률, 즉 그림에서 어두운 부분의 넓이가 모두 같다는 데 있다.
<그림 8-6> 정규분포와 표준정규분포의 관계 Ⅰ. 확률이론
Ⅱ. 확률분포의 개념
Ⅲ. 이산확률분포
Ⅳ. 연속확률분포
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도록 하겠다. 연속확률변수는 Sample Space랑 확률변수 전부 셀 수 없이 무한한 개수가 있고 특정한 X값이란 확률변수의 확률값을 정의할 수가 없다. 그리고 확률변수 값들에 인덱싱을 붙일 수도 없고 이산 확률변수에서 중요하였던 equality(=)를
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확률변수의 조건부 확률분포 및 기대치
3.2. 연속확률변수의 조건부 확률분포 및 기대치
3.3. 조건부여를 통한 기대치 산출
3.3.1. 기대치 계산
3.3.2. 분산 계산
3.3.3. 지시변수의 사용
3.3.4. 확률 계산
3.4. Polya Urn과 베이지안 접근방법
3.5. 연
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