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베르누이확률변수라 하자. 이때 P값과 N값을 달리하면서 그 결과치를 비교해보면서 CLT가 됨을 증명해보아라. 여기서 중요한 것은 베르누이에 대한 난수발생함수가 없기 때문에 UNIFORM난수발생함수를 이용하여라. 단, 프로그램은 MACRO명령을 써
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확률분포는 확률변수의 특성과 확률을 나타내는 방식에서 차이가 있으며, 이를 고려하여 적절한 분포를 선택하여 확률문제를 해결한다.
참고문헌
1. 강석복, 우정수 공저(2015), 「통계적확률분포 이론」, 경문사
2. 강승태(2008), 「베르누이가
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변수 X의 확률분포(probability distribution)라고 일컫는다. 가령 수학능력고사의 경우 각 학생의 시험성적을 X라 하면 이는 확률변수가 되고 80여만명의 시험성적의 흩어진 모양을 확률분포라 할 수 있다.
♣ 베르누이 시행 (Bernoulli trials)
실험의 결
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이항확률변수를 구성하고 있는 각각의 베르누이 시행은 상호독립적이다.
3. 이항확률변수를 구성하고 있는 각각의 베르누이 시행에서 성공확률은 모두
동일하다.
● 이항분포의 확률 질량 함수
성공확률이 p인 베르누이 시행을 반복해서 n
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확률분포는 정수와 같이 이산적인 변수를 확률변수로 활용할 수 있는 분포를 말하며 이 분포에 이항분포, 포아송 분포, 초기하분포가 포함되어있다. 이항분포는 베르누이 시행이 n번 시행될 때의 성공 횟수에 대한 확률분포를 말한다. 이때
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