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확률 분포

색인 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.

18 처지: 감마 분포, 가산 집합, 베르누이 분포, 불연속점의 분류, 기하분포, 누적 분포 함수, 다항 분포, 이산균등분포, 이항 분포, 정규 분포, 주사위, 카이제곱 분포, 연속균등분포, 푸아송 분포, 함수, 확률 밀도 함수, 확률 변수, 확률 질량 함수.

감마 분포

설명이 없습니다.

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가산 집합

산 집합(可算集合, countable set)은 자연수의 집합으로의 단사 함수가 존재하는 집합을 말. 즉 집합의 원소들이 가산(덧셈과 뺄셈)이 가능함을 말. 가산집합이 아닌 집합을 비가산 집합(非可算集合, uncountable set)이.

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베르누이 분포

베르누이 분포(Bernoulli Distribution)는 확률론과 통계학에서 매 시행마다 오직 두 가지의 가능한 결과만 일어난다고 할 때, 이러한 실험을 1회 시행하여 일어난 두 가지 결과에 의해 그 값이 각각 0과 1로 결정되는 확률변수 X에 대해서 P(X.

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불연속점의 분류

연속 함수의 이론에서, 함수의 불연속점(不連續點)은 연속점이 아닌, 정의역 속의 점이.

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기하분포

확률론에서 기하 분포는 이산 확률 분포의 하나로, 다음 두 가지 정의가 있.

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누적 분포 함수

적 분포 함수(cumulative distribution function, cdf)는 어떤 확률 분포에 대해서, 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같은 확률을.

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다항 분포

항 분포는 여러 개의 값을 가질 수 있는 독립 확률변수들에 대한 확률분포로, 여러 번의 독립적 시행에서 각각의 값이 특정 횟수가 나타날 확률을 정의.

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이산균등분포

이산균등분포(discrete uniform distribution)란, 확률론과 통계학에서 다루는 이산확률분포중 확률분포 함수가 정의된 모든 곳에서 그 값이 일정한 분포를 말. 만일 확률변수가 k_1,k_2,\dots,k_n과 같이 n개의 값을 가질 수 있다면, 이 분포는 이산균등분.

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이항 분포

이항 분포(二項分布)는 연속된 n번의 독립적 시행에서 각 시행이 확률 p를 가질 때의 이산 확률 분포이.

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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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주사위

주사위 여러가지 모양의 주사위 주사위는 놀이 도구의 하나로서, 무작위로 선택된 어떤 결과를 얻고자 할 때 사용되는 장난감이.

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카이제곱 분포

설명이 없습니다.

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연속균등분포

연속균등분포(continuous uniform distribution)은 연속 확률 분포로, 분포가 특정 범위 내에서 균등하게 나타나 있을 경우를 가리.

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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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함수

수를 상자에 비유한 그림. 수학에서, 함수(函數) 또는 사상(寫像)은 첫 번째 집합의 임의의 한 원소를 두 번째 집합의 오직 한 원소에 대응시키는 대응 관계이.

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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 변수

확률론에서, 확률 변수(確率 變數)는 확률 공간에서 다른 가측 공간으로 가는 가측 함수이.

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확률 질량 함수

주사위를 굴릴 때 각 눈의 값에 대한 확률 질량 함수 확률 질량 함수(probability mass function, pmf)는 이산 확률 변수에서 특정 값에 대한 확률을 나타내는 함수이.

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