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12 처지: 매개변수, 감마 함수, 베이즈 확률론, 정규 분포, 지수분포, 카이제곱 분포, 파레토 분포, 푸아송 분포, 사전 확률, 실수, 확률 밀도 함수, 확률 분포.
매개변수
매개변수(媒介變數), 파라미터(parameter), 모수(母數)는 수학과 통계학에서 어떠한 시스템이나 함수의 특정한 성질을 나타내는 변수를 말. 일반적으로는 θ라고 표현되며, 다른 표시는 각각 독특한 뜻을.
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감마 함수
실수축 위에서 감마 함수의 그래프 수학에서, 감마 함수(Γ函數)는 계승 함수의 해석적 연속이.
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베이즈 확률론
베이즈 확률론(Bayesian probability)은 확률을 '지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양'으로 해석하는 확률론이.
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정규 분포
확률론과 통계학에서, 정규 분포(正規 分布) 또는 가우스 분포(Gauß 分布)는 연속 확률 분포의 하나이.
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지수분포
설명이 없습니다.
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카이제곱 분포
설명이 없습니다.
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파레토 분포
통계학에서, 파레토 분포(Pareto分布)는 사회과학에서 널리 볼 수 있는 확률분포이.
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푸아송 분포
확률론에서, 푸아송 분포(Poisson分布)는 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이.
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사전 확률
사전 확률(事前確率)은 특정 사상이 일어나기 전의 확률을 뜻. 또는 경계 확률, 선험적 확률은 베이즈 추론에서 관측자가 관측을 하기 전에 가지고 있는 확률 분포를 의미.
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실수
실수을 수직선으로 나타낸 것 수학에서, 실수(實數)는 주로 실직선 위의 점 또는 십진법 전개로 표현되는 수 체계이.
확률 밀도 함수
확률론에서 확률 밀도 함수(確率密度函數, 약자 PDF)는 확률 변수의 분포를 나타내는 함수로, 확률 밀도 함수 f(x)와 구간 에 대해서 확률 변수 X가 구간에 포함될 확률 P(a \leq X \leq b).
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확률 분포
주사위 두 개를 던졌을 때 두 눈의 합 S에 대한 확률분포 정규 분포 확률 분포(probability distribution)는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미.
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감마분포.
