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확률은
(4) X의 평균은 m, 분산은 이다. 곧, ,
P(μ-1σ≤x≤μ+1σ) = 0.6826
P(μ-2σ≤x≤μ+2σ) = 0.9545
P(μ-3σ≤x≤μ+3σ) = 0.9974
2. 분포의 관계
이항분포(p≤0.5, np≥5) =>
↓(p≤0.1, n≥50) [정규분포N(np, npq)]
포아송분포(np≥5) ===
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확률분포로 모델링하여 리스크를 평가하고, 옵션 가격을 결정하는 데 사용된다.또한 공학분야, 생명과학 분야 등 데이터 분석, 예측, 의사 결정 등 다양한 문제를 해결하는데 유용한 도구로 사용된다. 이산확률분포와 연속확률분포는 확률변
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서론:
연속확률분포에 대한 설명을 시작하기 전에, 확률분포의 개념에 대해 간단히 언급하고자 합니다. 확률분포는 확률 변수가 가능한 모든 값과 해당 값들이 나올 확률 사이의 관계를 나타내는 함수입니다. 이산확률분포와 연속확률분포
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P(X=x)=0이다.
② 연속확률분포에서의 확률은 어떤 특정한 두 값, 즉 일정구간 사이의 값을 취할 확률로 계산된다. 즉, P(a≤X≤b)는 구간〔a, b〕사이의 확률밀도함수 f(X)와 X축 사이의 면적 이다.
③ 확률밀도함수는 언제나 (+)값을 갖는다. 즉
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분포곡선은 x축과 만나지 않고 확률변수가 취할 수 있는 값의 범위(정의역)는 -∞<X<+∞이다. 즉, 확률변수 X는 모든 실수값을 취할 수 있는 연속확률변수이다. 넷째, 평균()과 표준편차()의 값과는 관계없이 정규분포곡선과 X축 사이의 전체
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