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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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확률밀도함수라고 한다.
(2) 특성
연속확률변수 X의 확률밀도함수가 이면
3. 참고문헌
1) 곽정은(2004), 중등교과과정에서의 확률변수에 대한 연구 1. 확률변수
1) 정의
2) 종류
(1) 이산확률변수
(2) 연속확률변수
2. 확률분포
1) 이산형
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앞 장에서 다룬 이산형, 연속형 확률분포는 단일변량 확률변수(univariate random vairable)에 관한 것임
이 장에서는 이변량 확률변수(bivariate random vairable)와 다변량 확률변수(multivariate random variable)의 기대값, 분산을 알아본다.
또한 두 확률변수의
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확률변수, 확률분포
-[네이버 지식백과] 이산확률분포
-[네이버 지식백과] 연속확률분포
-[네이버 지식백과] 이항분포
-[네이버 지식백과] 정규분포
-[네이버 지식백과] 포아송분포
-[네이버 지식백과] 초기하분포
-[네이버 지식백과] 가우스분
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확률밀도함수]
f(x)~=~{1} over {sigma SQRT {2 pi}}e^{-{(x-mu)^2} over {2 sigma^2}},~~ -inf<x<inf
평균=mu},~ 분산=sigma^2
확률변수 X가 평균
mu
, 표준편차
sigma
인 정규분포를 따를 때,
X SIM N(mu,sigma^{2})
라는 기호를 사용한다. 1. 이산형 확률분포
2. 연속형
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확률변수라 하자. 이때 P값과 N값을 달리하면서 그 결과치를 비교해보면서 CLT가 됨을 증명해보아라. 여기서 중요한 것은 베르누이에 대한 난수발생함수가 없기 때문에 UNIFORM난수발생함수를 이용하여라. 단, 프로그램은 MACRO명령을 써서 프로
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변수의 함수의 분포
1. 확률변수의 함수
1) 정의
확률변수 의 함수를 라 하면, 는 새로운 확률변수가 되며, 확률변수 의 확률분포는 확률변수 의 분포에 의하여 결정됨.
2) 용도
① 확률변수 자체로서 유용
② 통계적 분석시 유용
2. 이산형 확률
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스위스의 수학자 Jacob Bernoulli 의 이름을 따름
* 한 시행에서 오직 두가지 서로 다른 배반적인 결과만이 나타난다. 이때 관심 대상이 되는 쪽은 성공(S), 그렇지 않은 쪽은 실패(F)라고 부른다.
* 각 시행에서 성공의 확률 P(S)=p, 실패 확률은 P(F)=
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이산형 확률변수 (X, Y)의결합확률분포표가 다음과 같이주어진 경우, X와 Y의 상관계수에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
<결합확률분포표 >
x
y
1
2
3
4
5
1
0.15
0.10
0.00
0.00
0.00
2
0.00
0.15
0.05
0.00
0.00
3
0.00
0.05
0.10
0.10
0.00
4
0.00
0.00
0.00
0.15
0.05
5
0.
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이산형이기는 하나 분포의 모양이 정규분포와 비슷한 형태임을 알 수 있다.
이항분포의 경우 이 커지면 가 이 아닌 경우에도 점차로 정규분포와 비슷한 형태로 접근한다.
두 개의 이산형 확률변수 와를 생각하여 보자. 이들의 분포는 아래의
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