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부터 무한대까지의 정수만이 포함됩니다. 포아송분포는 N이 아주 크고 p는 아주 적은 이항분포의 독특한 경우입니다.
포아송 확률함수를 사용하면 쉽게 이항분포의 근사치를 알 수 있으며 물리학이나 생물학에서 자주 사용됩니다.
이항분포가 성립하기 위한 중요한 가정중의 하나는 매시행마다 어떤 사건이 일어날 가능성, 즉 성공의 확률은 언제나 일정하다는 것입니다. 복원추출인 경우에는 이전의 시행결과는 다음의 시행결과에 영향을 미치지 않으므로 두 시행은 서로 독립적이나 비복원추출인 경우에는 앞서의 시행결과에 따라 다음의 시행결과가 달라지므로 두 시행은 서로 종속적이라고 할 수 있습니다. 이와 같이 매시행마다 발생할 결과가 성공과 실패의 두 가지가 있으나, 표본이 비복원으로 추출되기 때문에 베르누이시행의 조건, 즉 매시행마다 성공확률이 일정하다는 조건이 만족되지 않는 경우에 적용될 수 있는 확률모형이 초기하분포입니다.
두번째, 이항분포와 정규분포사이에는 어떤 관계가 있는가?
크기가 크고 확률의 값이 0 또는 1에 가깝지 않을 경우에는 이항분포는 정규분포에 가까워집니다. 즉, 이러한 경우에는 이항분포를 따르는 확률변수가 근사적으로 표준정규분포에 가까워지게 되는 것입니다.
포아송 확률함수를 사용하면 쉽게 이항분포의 근사치를 알 수 있으며 물리학이나 생물학에서 자주 사용됩니다.
이항분포가 성립하기 위한 중요한 가정중의 하나는 매시행마다 어떤 사건이 일어날 가능성, 즉 성공의 확률은 언제나 일정하다는 것입니다. 복원추출인 경우에는 이전의 시행결과는 다음의 시행결과에 영향을 미치지 않으므로 두 시행은 서로 독립적이나 비복원추출인 경우에는 앞서의 시행결과에 따라 다음의 시행결과가 달라지므로 두 시행은 서로 종속적이라고 할 수 있습니다. 이와 같이 매시행마다 발생할 결과가 성공과 실패의 두 가지가 있으나, 표본이 비복원으로 추출되기 때문에 베르누이시행의 조건, 즉 매시행마다 성공확률이 일정하다는 조건이 만족되지 않는 경우에 적용될 수 있는 확률모형이 초기하분포입니다.
두번째, 이항분포와 정규분포사이에는 어떤 관계가 있는가?
크기가 크고 확률의 값이 0 또는 1에 가깝지 않을 경우에는 이항분포는 정규분포에 가까워집니다. 즉, 이러한 경우에는 이항분포를 따르는 확률변수가 근사적으로 표준정규분포에 가까워지게 되는 것입니다.
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