제3장제3장 제3장제3장 이산균등분포  확률질량함수 :  평균 :  분산 : 공정한 주사위를 한 번 던지는 경우 나온 눈의 수를 확률변수 : X 확률질량함수 : 평균 : 분산 :

Slides:



Advertisements
Similar presentations
농도 퍼센트 농도 용액 (2) 내 안에 너 있다 !. 학습 목표 용액의 묽고 진한 정도를 결정하는 요인을 설 명할 수 있다.
Advertisements

6σ 관련 기초 통계 (1) -. 통계적사고 -. 모집단과 표본. 통계적 사고 모든 작업은 상호연관된 프로세스의 시스템 예 ) 열처리 작업 공정 원료 투입 공정가열 공정 냉각 공정 모든 프로세스에는 산포가 존재 가피원인 불가피원인 동일 원료동일 생산공정 동일 작업자동일.
6 장. printf 와 scanf 함수에 대한 고찰 printf 함수 이야기 printf 는 문자열을 출력하는 함수이다. – 예제 printf1.c 참조 printf 는 특수 문자 출력이 가능하다. 특수 문자의 미 \a 경고음 소리 발생 \b 백스페이스 (backspace)
1. 2 차원 배열  배열은 동일한 데이터 유형으로 여러 개의 변수를 사용할 경우 같은 이 름으로 지정하여 간편하게 사용할 수 있도록 하는 것으로서 앞에서 1 차원 배열을 공부하였습니다.  2 차원 배열은 바둑판을 생각하면 되며, 1 차원 배열에서 사용하는 첨자를 2.
제 7 장 표본분포. 표본분포 통계량의 확률분포 표본분포 (sampling distribution) 통계량 (statistic) 표본자료의 함수 즉 모집단 … … 표본 표본추출 … … 통계량 계산.
Add Your Text 5. 지수함수와 로그함수 1. 지수함수 2. 로그함수 · 지수함수와 그 그래프 · 지수방정식과 지수부등식 · 로그 함수와 그 그래프 · 로그방정식과 로그부등식.
출석수업 과제 – 총 5문제, 10월 25일 제출 정보통계학과 장영재 교수.
6월 강원도시가스 고객 경품추첨 [7/8 (수) 11:30, SUPEX Hall]
예비보고서1 : 8개의 푸시버튼 스위치가 있다. 이 스위치에 각각 0~7개까지의 번호를 부여하였다고 하자
패턴인식 개론 Ch.4 기초 통계와 확률 이론 Translated from “CSCE 666 Pattern Analysis | Ricardo Gutierrez-Osuna | “
수문통계분석 담당교수명 : 서 영 민 연 락 처 :
풀 다운 메뉴 File > New “intent” 이름을 넣고 OK 를 클릭한다.
확률분포의 개념 미분과 적분의 개념을 사전에 공부한다.
스네이크 여러분의 장난감회사를 위한 새로운 게임 Presentation by Toy Designers: Shawntee Max
제 4 장 여러 가지 분포.
표본분포 Sampling Distribution
4.3.3 초기하분포 (Hypergeometric distribution)
각 행 (row) 에서 같은 첨자가 있는 곳은 비워두고, 그 밖에 cell에 수준수 (level) 또는 반복수를 기입
KETS International Lounge 상담예약 방법
베이즈 정리(Bayesian Theory)
제9장 샘플링과 오차 표본: 시료, Sample 모집단 : 공정, Lot Sampling
결 합 확 률 분 포 3 1 결합확률분포 2 조건부확률분포 3 결합분포에 대한 기대값.
Keller: Stats for Mgmt & Econ, 7th Ed 표본분포 Sampling Distributions
몬티홀 문제 (Monty Hall Problem).
제 13 장 정규분포곡선과 확률히스토그램 동전던지기와 정규분포 개념이 다른 두 히스토그램 : 경험적 히스토그램과 확률히스토그램
표 본 분 포 7 1 모집단분포와 표본분포 2 표본평균의 분포 3 정규모집단에 관련된 분포의 응용 4 표본비율의 분포.
확률통계론 2장 : 확률변수.
CH 4. 확률변수와 확률분포 4.1 확률 확률실험 (Random Experiment, 시행, Trial) : 결과를 확률적으로 예측 가능, 똑 같은 조건에서 반복 근원사상 (Elementary Event, e) : 시행 때 마다 나타날 수 있는 결과 표본공간.
<소스코딩(Source Coding)> 제4장 가변길이 코드
11장. 1차원 배열.
제4장 제어 시스템의 성능.
Ⅲ. 이 차 방 정 식 1. 이차방정식과 그 풀이 2. 근 의 공 식.
어서와 C언어는 처음이지 제14장.
인터넷응용프로그래밍 JavaScript(Intro).
박성진 컴퓨터 프로그래밍 기초 [09] 배열 part 1 박성진
Java의 정석 제 5 장 배 열 Java 정석 남궁성 강의 의
(independent variable)
이번 학기 공부할 내용 확률 확률변수 결합확률분포 이산확률분포 연속확률분포 기술통계학 표본분포 추정 가설검정 이재원
Probability.
두 모집단에 대한 검정.
나뭇가지 모양의 그림 그리기와 단순화 하기의 방법으로 문제 해결하기
6.4 삼원배치 (혼합모형, no replication)
객체기반 SW설계 팀활동지 4.
Week 3-2: 데이터분포 3_2장_1(백분율:Percentile)에서 동영상 1,2
제3장 함수와 배열수식 전진환
감마분포 gamma distribution
Sampling Distributions
Intelligent Systems and Control Lab. Dept. of EE, Yeungnam Univ.
제 3장 신뢰성 척도 3.1 개요 3.2 신뢰성의 척도 3.3 수명분포별 신뢰성 척도.
Chapter 3: 확률변수와 분포함수 Pilsung Kang
제 5장 제어 시스템의 성능 피드백 제어 시스템 과도 성능 (Transient Performance)
Lotto 복권이란 무엇인가 Lotto 복권 게임 방법 Lotto 당첨번호 확인
1. 접선의 방정식 2010년 설악산.
Ⅵ. 확 률 1. 확 률 2. 확률의 계산.
225장-실로암 샘물가에 핀 298.
결 합 확 률 분 포 3 1 결합확률분포 2 조건부확률분포 3 결합분포에 대한 기대값.
함수, 모듈.
최소의 실험 횟수에서 최대의 정보를 얻기 위한 계획방법 분석방법: 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA)
상관계수.
Numerical Analysis Programming using NRs
실습과제 (변수와 자료형, ) 1. 다음 작업 (가), (나), (다)를 수행하는 프로그램 작성
오늘은 기- 분 이 좋- 아 - 예수님과 함께 라 서 - G C D7 1. 오늘은 기분이 좋아 2. 내 안에 있는 예수님의
CH3. 데이터의 기초적 정리방법 모집단과 표본 모집단 (Population) , 표본 (Sample, 시료) 그림 3.1
I. 수와 식 1. 유리수와 순환소수.
6. 확 률.
CH3. 데이터의 기초적 정리방법 모집단과 표본 모집단 (Population) , 표본 (Sample, 시료) 그림 3.1
2 장. 베이시언 결정 이론 오일석, 패턴인식, 교보문고,
어서와 C언어는 처음이지 제21장.
아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 변환기 A/D 변환 시 고려하여 할 샘플링 주파수 D/A 변환기
문제의 답안 잘 생각해 보시기 바랍니다..
Presentation transcript:

제3장제3장 제3장제3장

이산균등분포  확률질량함수 :  평균 :  분산 :

공정한 주사위를 한 번 던지는 경우 나온 눈의 수를 확률변수 : X 확률질량함수 : 평균 : 분산 :

1 에서 45 까지의 번호를 적은 동일한 모양의 공이 들어 있는 주머니에서 임의 로 하나를 꺼내어 나온 공의 번호 : X (1) X 의 확률분포 (2) X 의 평균과 분산 (3) 40 번 이상의 번호가 적힌 공이 나올 확률 (1) 1 에서 45 까지 번호가 부여된 공이 나올 가능성이 동등하므로 X 의 확률질량함수 : (2) (3)

[ 참고 ] X ∼ DU(n) 일 때, Y=X-1 의 확률질량함수 : 확률변수 Y 는 음이 아닌 처음 n 개 정수를 가지므로, 상태공간은 S Y = {0, 1, 2, …, n-1} 평균 : 분산 : 확률질량함수 :

초기하분포 개 개 개 개 N 개의 items n 개의 items 추출 주머니 안에 들어 있는 N 개의 바둑돌 중에서 흰색 바둑돌이 r 개 포함되어 있 는 경우, 이 주머니에서 임의로 n 개의 바둑돌을 꺼낼 때, n 개 중에 포함된 흰 색 바둑돌의 개수 X 에 관한 확률모형

 확률질량함수 :  평균 :

x-1 = t 라 하면 흰색 바둑돌 r-1 를 포함하는 전체 N- 1 개의 바둑돌 주머니에서 n-1 개의 바둑돌을 꺼낼 때, 흰색 바둑돌이 t 개 포함될 확률 기대값 :

동일한 방법으로 유한 모집단 수정요소  분산 :

(1) 5 개 안에 포함된 불량품의 수 : X (3) N = 50, r = 4, n = 5 (2) 50 개의 마이크로 칩이 들어 있는 상자 안에 4 개의 불량품이 섞여 있 다고 한다. 이 상자에서 임의로 칩 5 개를 선정할 때, (1) 5 개 안에 포함될 불량품의 수에 대한 확률분포 (2) 불량품이 한 개 또는 두 개 나올 확률 (3) 불량품에 대한 평균과 분산

다변량 초기하분포 (multivariate hypergeometric distribution) : 개 개 개 개 개 개  X 1, X 2, X 3 의 결합확률질량함수 :

(1) 결합확률질량함수 : 5개5개 2개2개 3개3개 4개4개 x개x개 y개y개 z개z개 (2) 주머니 안에 빨간 공 3 개, 파란 공 2 개 그리고 노란 공 5 개씩 들어 있는 주 머니에서 4 개의 공을 꺼내는 경우, (1) 추출된 4 개 중에서 빨간 공과 파란 공 그리고 노란 공의 수를 각각 X, Y, Z 라 할 때, 세 확률변수의 결합확률질량함수 (2) 4 개 중에서 빨간 공 1 개, 파란 공 : 1 개, 노란 공 : 2 개 포함될 확률