[메타코드 강의후기] 통계 기초의 모든것 | 이산확률분포

 

 

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베르누이 시행 : 사상이 두 개 뿐인 시행(성공 or 실패)

각 시행에서 성공확률과 실패확률의 합이 1이다.

각 시행은 서로 독립(영향을 주지 않는다.)

 

이항분포 : 베르누이 시행을 반복하는 것

 

 

이항확률분포란?

베르누이 시행을 반복하여 특정한 횟수의 성공/실패가 나타날 확률

 

베르누이 시행과 다른 점은 n이 곱해진다는 것이다. (n번 곱해지기 때문)

 

확률변수 X가 이항분포를 따른다는 수식은 어떻게 쓰는가?

$$X~B(n, p)$$

n, p는 확률분포에서의 모수이기 때문에 이항확률분포에 접근이 가능하다.

 

 

포아송분포란?

단위시간, 단위공간(한시간에, 1미터제곱 당) 내 발생하는 사건의 횟수를 확률변수 X라고 할 때, X는  λ를 모수로 갖는 포아송분포를 따른다.

발생빈도가 낮은 사건의 단위 당 발생 수

 

X ~ P( λ)

1.

$$E(X-M)^2 = E(X^2) - u^2$$

$$E(X^2) - u^2$$

위 공식을 이용하여

P(1-p)를 도출할 수 있다.

 

2.

n=5, x =2, p = 1/2를 대입하여 값을 도출할 수 있다.

3. X~B(5, 0.5)

이항확률분포를 이용하여 np, np(1-p)를 활용하여 값 도출을 할 수 있다.

 

4. "3회" : 이산확률, "한 해" : 단위시간 -> 포아송분포 활용

람다 하나를 통해 값 도출 가능,  람다 : 0.5

 

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위 내용은 메타코드 "통계 기초의 모든것 올인원"강의의 1편 3강 : 이산확률분포의 "이항분포/포아송분포" 및 "이산확률분포 예제풀이"의 요약 내용입니다.

아래 링크를 통해 통계 기초 강의 수강이 가능합니다.

 

https://metacodes.co.kr/edu/read2.nx?M2_IDX=31635&EP_IDX=8382&EM_IDX=8208

 

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통계를 이전에도 공부했었지만 본 강의를 통해 AI와 어떻게 관련되는지, 왜 공부해야하는지에 대한 목적의식이 생겨 재밌게 공부할 수 있게되었습니다. 이전에 확률,통계를 공부하셨더라도 다시 한 번 개념을 공부하고 싶으신 분들에게 추천합니다.

 

해당 게시물은 서포터즈 지원을 받아 작성하였습니다.