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16 처지: 매개변수, 감마 분포, 베르누이 분포, 베이불 분포, 베타 분포, 기하분포, 디리클레 분포, 다항 분포, 이항 분포, 정규 분포, 지수 함수, 지수분포, 카이제곱 분포, 혼합 모델, 푸아송 분포, 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.
감마 분포
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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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베이불 분포
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베타 분포
확률론과 통계학에서, 베타 분포(Β分布)는 두 매개변수 \alpha와 \beta에 따라 구간에서 정의되는 연속 확률 분포들의 가족이.
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기하분포
확률론에서 기하 분포는 이산 확률 분포의 하나로, 다음 두 가지 정의가 있.
디리클레 분포
양한 α 값에 대한 3차원 디리클레 분포의 모습. 왼쪽 위에서부터 시계방향으로 α.
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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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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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지수 함수
''y.
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지수분포
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카이제곱 분포
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혼합 모델
혼합 모델은 통계학에서 전체 집단안의 하위 집단의 존재를 나타내기 위한 확률 모델이.
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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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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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