본 포스팅은 ProDS 필기 강의를 듣고 정리, 요약한 내용입니다.
- 베르누이 시행
: 매 시행의 결과가 성공 or 실패이며, 성공확률이 $p$로 일정한 시행을 말한다.
ex) 동전을 하나 던지는 실험. $ S= \left\{H,\, T \right\} $, $ P(H) =$ 1/2
- 이항분포
: 베르누이 시행을 독립적으로 $n$번 반복할 때의 확률분포.
ex) 동전 하나를 세 번 던지는 실험.
- 이항확률변수
: n번의 시행 중 '성공' 횟수를 이항확률변수 $X$로 정의함. 이산형 확률변수.
* 이항분포의 확률질량함수 : $f(x) = P(X=x) = \binom{n}{x}p^x(1-p)^{n-x}$
이런 경우 이항확률변수 $X$는 $Bin(n,p)$로 표기함. $n$과 $p$가 $binomial$ 분포를 결정하는 모수다.
- 이항분포의 특성치($X$~$Bin(n,p)인 경우$)
: $$E(X)=np, V(X)=np(1-p)$$
ex) 어떤 시행의 성공을 $S$, 실패를 $F$라 할 때 $P(S)=0.7$이라 하자. 매 회 시행이 독립적일 때 4회 시행시 성공 횟수 $X$ ~ $Bin(4, 0.7)$으로 표현 가능.
- $P(X=1) = \binom{4}{1}\cdot 0.7^1 \cdot (1-0.7)^{4-1}$
- $E(X) = np = 4\cdot 0.7$
- 포아송 분포$Poisson distribution$
1) 포아송 확률변수$poisson random variable$
: 단위시간 $(t-1)$에 포아송 확률과정을 따르는 사건 $A$가 발생하는 횟수 $X$
2) 포아송 확률질량함수
: $$f(x) = P(X=x) = \frac{e^{-m}\cdot m^x}{x!} \quad (x=0,\, 1,\, 2,\, \cdots )$$ 이 경우, $X$~$POI(m)$으로 표기한다. ( m : 포아송 모수. X는 모수가 m인 포아송 분포를 따른다 라고 표현함.)
* $E(X) = V(X) = m$, $m$은 사건 발생횟수 $X$의 평균
- 지수분포$ Exponential distribution $
1) 지수확률변수$ Exponential Random Variable $
: 단위구간에서 평균 발생횟수가 $m$인 포아송 확률과정을 따르는 사건 $A$ ( => $X$~$POI(m)$ )의 발생 사이의 시간간격 $w$로 정의된다.
2) 지수 확률밀도함수
: $$ f(x)=\frac{1}{\lambda }e^{-\frac{x}{\lambda }} \quad (x>0,\, m=\frac{1}{\lambda } ) $$ 이 경우 $X$ ~ $EXP(\lambda )$로 표기하고, $\lambda $는 지수 모수라 한다.
* $ \lambda $는 포아송 분포를 따르는 사건 $X$ 사이사이 소요시간 $w$의 평균이다 => $w$의 평균과 $X$의 평균은 역수 관계에 있음 ($ \because \lambda = \frac{1}{m} $)
'STUDY > 확률과 통계' 카테고리의 다른 글
[ProDS] 6. 카이제곱분포, t분포 (0) | 2023.07.31 |
---|---|
[ProDS] 5. 정규분포, 표준 정규분포 (0) | 2023.07.31 |
[ProDS] 3. 확률변수와 확률분포, 분포의 특성치 (0) | 2023.07.24 |
[ProDS] 2. 베이즈 정리Bayes' theorem (0) | 2023.07.24 |
[ProDS] 1. 확률의 개념과 특징. (0) | 2023.07.18 |