|
0.004
15
0
0
0.035
0.174
0.009
16
0
0
0
0.219
0.03
17
0
0
0
0.205
0.062
18
0
0
0
0.137
0.111
19
0
0
0
0.057
0.163
20
0
0
0
0.012
0.196
21
0
0
0
0
0.187
22
0
0
0
0
0.136
23
0
0
0
0
0.071
24
0
0
0
0
0.023
ⅱ) 이항확률분포 Graph
4. p=0.8, n=5~25의 경우
ⅰ) 이항 확률분포 표
p
X
0.2
0.5
0.8
0
0.328
0.031
|
|
|
확률 그림 >
4. 추세선을 추가하여 이상적인 표본 그림 과 비교
예제 13. 표 3의 자료는 어떤 숲 속에서 49그루의 나무의 체적을 코드를 이용하여 나타낸 자료이다. 엑셀을 이용하여 히스토그램을 그리고 적절한 변환을 하여 정규분포로 접근
|
|
|
확률 분포에 대해 다룬다:
1. 균등 분포 (Uniform Distribution): 모든 가능한 결과가 동일한 확률을 가지는 분포이다. 예를 들어, 주사위 던지기에서 각 면이 나올 확률이 동일한 경우 균등 분포를 따른다.
2. 이항 분포 (Binomial Distribution): 성공 또
|
|
|
확률에 대한 기본 개념을 이해해야 한다. 무질서란 단순히 시스템 내의 요소들이 예측할 수 없이 배열된 상태를 의미한다. 예를 들어, 방 안에 있는 분자들이 고르게 분포된 상태보다 한 곳에 모여있는 상태가 무질서도가 낮다. 확률이란 특정
|
|
|
확률이론의 기초 제3장 집중경향과 분산도 제4장 확률변수의 분포 제5장 이항확률분포의 기대치와 분산 제6장 정규분포의 기대치와 분산 제7장 모집단과 표본 제8장 표본평균의 분포와 확률계산 제9장 모평균에 관한 통계적 추정 제10장 모평
|
|
 |
이항분포 ․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․R
|
|
|
확률분포를 가정해야하므로, 사전적으로 요구되는 정보의 양이 맴우 중요하다. 그러나 본 연구의 목적이 투자 의사결정과 적절한 투자금액 내에서의 최대이익을 낼 수 있는 사업안을 결정하는 것이기 때문에, 보다 세밀한 분석은 생략하고, N
|
|
메뉴펼치기
