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수분포의 확률변수 X가 모수 λ인 지수 분포를 가질 때 이 것을 기호로 다음과 같이 나타낸다.
X ~ Exp( λ )
확률밀도함수는 다음과 같이 주어진다.
f(x) = λe-λx , x ≥ 0
지수분포는
무기억성을 가지는 사건이 일어나는 시간에 대한 분포이다.
무기
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표준편차 = σ 인 정규분포
* 종모양, 좌우 대칭
* 확률밀도함수(부피=1), 평균 및 분산 정규분포(Normal distribution)
카이제곱분포( -distribution)
t 분포(t -distribution)
F 분포(F -distribution)
지수분포(exponential distribution)
기타 분포
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음수지수분포 & 각 headway별 발생확률 비교 와 확률밀도함수(PDF), Headway 빈도수와 누적백분율
을 통해 분석.
a+ 받음 1.현장정보
2.자료수집
3.자료분석
4.분석결과
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모양을 갖게 된다.
3. 지수분포
지수분포는 확률밀도함수가 단조감소함수로서 신뢰성 분석 시 많이 활용된다.
연속확률변수 X의 확률밀도 함수가 다음 식과 같이 주어질 때, X는 모수 을 갖는 (지수분포)를 따른다고 한다.
지수분포를 하는 확
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λ가 클수록 사건이 더 자주 발생하며, 평균 간격이 작아지게 됩니다.
지수분포는 연속 random 변수에서 사용되며, 사건 발생까지 걸리는 시간의 분포를 모델링하기 위해 주로 사용됩니다. 예를 들어, 서비스 센터에 들어온 고객들의 대기 시간,
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지수를 개발하기 위해서는 앞서 언급한 다양한 요인(편의시설물의 분포, 대중교통서비스, 보행네트워크)을 종합적으로 고려하는 연구가 필요하며, 이를 향후 연구과제로 제시한다.
<그림 9> 역세권 보행환경 지수개발 개념도
- 참 고 문
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업무내용
4. 설문조사 및 분석
4.1 연구대상
4.2 설문지 작성 특징
5. 분석결과
5.1 설문 분석결과 및 개선방안
5.1.1 업무수행 단계별 분포
5.1.2 업무수행 단계별 분석
5.1.3 스트레스 지수별 분석
5.2 개선방안
6. 결 론
참고문헌
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