확률분포

Question 1

확률분포

Answer 1

[정의] 확률변수 X의 각 값(x)에 대응하는 확률(0~1)이 어떤 형태로 분포되어 있는지 나타내는 함수
[규칙] ① 0 ≤ P(X) ≤ 1 ② 모든 확률분포의 합은 1
[유형]
1. 이산확률분포 : 일양, 이항, 베르누이, 포아송, 초기하, 기하 일이베포초기
- 0이 아닌 유한한 값을 지닌 이산확률 변수인 확률질량함수에 의해 도출된 확률값들의 분포 또는 함수
2. 연속확률분포 : 정규, 표준정규(Z), t, x^2(카이제곱), f, 지수 정표t카f지
- 높이 , 무게 등 가능한 값이 실수의 어느 특정 구간전체에 해당하는 확률 변수인 확률 밀도 함수에 의해 도출된 값들의 분포 또는 함수
* 모집단과 표본 집단간의 가설 검정 등에서 이산/연속형 확률 분포 활용

Question 2

표집 분포

Answer 2

[정의] 모집단에서 일정한 크기(n)로 표본을 k개 뽑아서 각 표본의 평균을 계산했을 때, 그 표본의 평균의 확률분포

Question 3

중심극한 정리

Answer 3

[정의] 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리
[특징] 수학적 근거 마련
[필요성] 표본분포와 모집단간의 관계를 증명하므로써, 수집한 표본의 통계량을 통해 모집단의 모수를 추정 가능

Question 4

몬테카를로 예측

Answer 4

[정의] 일련의 난수를 반복적으로 생성하여 계산 가능한 함수의 값을 확률적으로 예측하는 기법
[특징] 랜덤 난수, 확률 모형, 반복 모델
* 강화학습을 포함 예측,추정 기반의 업무분야에서 높은 활용성 보유