4.2 Bivariate Distributions -THE CORRELATION COEFFICIENT
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통계
* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 상관계수는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 나타내는 값입니다. 이는 두 확률변수 \( X \)와 \( Y \)의 공분산을 각 변수의 표준편차로 나누어 정의됩니다. 1. 공분산 (Covariance)   공분산은 두 확률변수의 결합 분포를 기반으로 계산되며, 다음과 같이 정의됩니다:   \[\text{Cov}(X, Y) = E[XY] - E[X]E[Y]\]   - \..
4.1 Bivariate Distributions -Bivariate Distributions of the Discrete Type
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* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 이산형 이변량 분포는 두 개의 이산형 확률변수의 결합 분포를 설명하는 확률 분포입니다. 이를 통해 두 변수 간의 상호작용을 이해할 수 있습니다. 1. 결합 확률분포 (Joint Probability Distribution)      - 이산형 확률변수 \( X \)와 \( Y \)의 결합 확률분포는 각 변수가 특정 값 \( x_i, y_j \)를 가질 확률을 정의합니다. 이..
3.4 Continuous Distributions -Additional Models
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* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 수정된 포아송 과정: 실패율(Force of Mortality)의 도입포아송 과정과 실패율 \( \lambda(w) \)   포아송 과정의 수정된 가정에서는 사건 발생률 \( \lambda(w) \)이 위치 \( w \)에 따라 달라질 수 있습니다. 이때 \( \lambda(w) \)는 실패율 또는 사망률(force of mortality)이라고 하며, 특정 위치 \( w ..
3.3 Continuous Distributions -The Normal Distribution
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* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 정의 및 특징 1. 정규분포의 정의   정규분포는 연속 확률분포 중 가장 널리 사용되는 분포로, 평균을 중심으로 대칭적인 종 모양(bell-shaped) 곡선을 가집니다.   확률 밀도 함수(PDF)는 다음과 같이 정의됩니다: \[ f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}, \quad -\in..
3.2 Continuous Distributions -The Exponential, Gamma, and Chi-SquareDistributions
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* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 1. 지수 분포 (Exponential Distribution)정의   지수 분포는 포아송 과정에서 사건 간 시간 간격 또는 거리 간격의 분포를 나타냅니다. 예를 들어, 전구가 고장 나기까지의 시간이나 고객이 도착하기까지의 시간 등을 나타낼 수 있습니다.   - 확률 밀도 함수 (PDF):   \[ f(x) = \lambda e^{-\lambda x}, \quad x \ge..
3.1 Continuous Distributions -Random Variables of the Continuous Type
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* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 3.1 연속형 확률 변수 (Random Variables of the Continuous Type) 정의 및 기본 개념 연속형 확률 변수는 실수 범위에서 정의된 확률 변수로, 값이 이산적이지 않고 연속적으로 분포합니다.   연속형 확률 변수는 다음 두 가지 주요 함수로 정의됩니다: 1. 확률 밀도 함수 (Probability Density Function, PDF): \(..
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