경영통계학 이산확률분포와 연속확률분포를 정의한 후, 두 확률분포의 차이점을 사례를 들어 설명하시오

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경영통계학 이산확률분포와 연속확률분포를 정의한 후, 두 확률분포의 차이점을 사례를 들어 설명하시오에 대한 보고서 자료입니다.

목차

목차
1. 서론
2. 본론
1) 이산확률분포와 연속확률분포의 정의
2) 두 확률분포의 차이점과 사례
3. 결론
출처 및 참고문헌

본문내용

있다. 따라서, 주사위를 던진 결과는 서로 연속되지 않으며 유한한 값을 가진다. 또 다른 사례로 동전을 던지는 것이 있다. 동전 역시 앞면이나 뒷면이 나오기 때문에, 각각의 면이 나올 확률은 1/2이라고 할 수 있다. 그러므로 동전을 던지는 행위는 유한한 값을 가지며, 이산 확률분포 가운데 베르누이분포를 보여준다.
이에 반해, 연속 확률분포의 대표적인 사례에는 사람의 키를 재는 행위가 있다. 사람의 키는 전체적인 사람 키의 범위 안에서 연속적인 값을 가지는 게 가능하다. 무한대까지 그 값을 가질 수 있으므로, 사람의 키는 연속 확률분포를 따르며, 이산 확률분포와 달리 값이 유한하지 않다. 대표적으로 키는 정규 분포 함수의 형태를 보인다. 연속 확률분포의 또 다른 사례로, 물건의 ‘무게’를 들 수 있다. 무게 역시 0g에서부터 무한대 g까지 값을 가지고 있을 수 있으며, 각각의 값 사이에 빈 곳이 없이 연속적으로 값이 나타날 수 있다. 따라서, 유한한 값만 나타날 수 있는 이산 확률분포와 다른 연속 확률분포의 특징을 보여준다.
3. 결론
이산 확률분포의 여러 분포 종류는 모두 유한하여 셀 수 있는 값을 결괏값으로 나타낼 수 있다. 그러므로 각각의 값이 독립적으로 나타나는 경우가 많다. 이에 비해 연속 확률분포는 그 이름에서 드러나듯이, 결괏값 사이에 빈 곳이 없이 무한하게 연속된 값의 분포로, 모든 실수 범위의 값을 가지는 게 가능하다. 이러한 차이는 사례를 통해 극명히 드러나게 된다. 따라서, 해당 분포를 필요한 상황에 제대로 적용하여 활용하는 것이 필요할 것이다.
출처 및 참고문헌
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경영통계학,   확률변수,   겹합활률분포,   확률분포