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random variable & Plot the PMF of normal distriution
→ MATLAB 시뮬레이션 결과, (a) PMF(확률질량함수)와 (b) PDF(확률밀도함수)의 그래프 모양은 거의 일치함을 알 수 있었다. 그러나 (a) PMF는 이산확률변수 X의 분포를 함수로 나타낸 것으로 Discrete하며, (b) PDF
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Random Variable이라 하자. 이 경우에서도 마찬가지로 표본의 크기가 커짐에 따라 CLT에 가까워짐을 시뮬레이트해보고, 모수의 값이 달라짐에 따라 또 어떻게 달라지는 가에 대해서도 주목해보자.
문제 5) X1, X2,..., Xn 이 베르누이확률변수라 하
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무한모집단의 경우 확률변수의 평균을 기대값이라 부른다.
예) 주사위를 던져 3이 나올 확률을 알기 위해 무한 반복 실험할 경우, 평균적으로 보아 확률이 1/6이 될 것이라고 기대할 수 있다.
확률변수가 반복 시행되는 곳에서 나올 때 기대값
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앞 장에서 다룬 이산형, 연속형 확률분포는 단일변량 확률변수(univariate random vairable)에 관한 것임
이 장에서는 이변량 확률변수(bivariate random vairable)와 다변량 확률변수(multivariate random variable)의 기대값, 분산을 알아본다.
또한 두 확률변수의
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성공적인 결과를 얻었다. (1) Description of the method with your code.
(a) matlab code for histograms.
(b) matlab code for scattergrams.
(2) Two histogram figures for 1000 and 5000 samples.
(3) Two scattergrams for 1000 and 5000 pairs of Gaussian random variables.
(4) Your comments on the
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