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있다.
3.(1). Geometric 분포 (pmf, CDF)
subplot(1,2,1), pmfplot(0:1:10, geometricpmf(0.4, 0:1:10))
subplot(1,2,1), axis([0 10 0 0.5])
grid on
xlabel(\'x\'); ylabel(\'pmf\');
subplot(1,2,2), cdfplot(0:1:10, geometriccdf(0.4, 0:1:10))
subplot(1,2,2), axis([0 10 0 1])
grid on
xlabel(\'x\'); ylabel(
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PDF of its corresponding normal distribution N(Np;Npq).
Plot the PMF of normal distriution(mean = np, variance = npq)
(c) Compare the two gures and discuss the central limit theorem.
Compare Plot the PMF of binonial random variable & Plot the PMF of normal distriution
→ MATLAB 시뮬레이션 결과, (a) P
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2명 간의 교류(또는 논쟁)를 2페이지 이내로 정리하시오 (10점).
2. Piosson(λ)이고 서로 독립일 때, 의 확률분포를 적률생성 함수를 이용하여 구하시오 (10점).
3. 의 확률표본일 때 에 대한 최대가능도추정량을 구하시오 (10점).
4. 참고문헌
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방법을 사용
>> Uniform = rand(100000,1);
>> for i=1:1:100000,
Rayleigh(i) = sqrt(-log(1-Uniform(i)));
end
>> hist(Rayleigh,100) 1. Uniform Random Number 생성
2. Exponential Random Number 만들고 Histogram 출력
3. Gaussian Random Number 생성
4. Rayleigh Random Number 생성
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pdf, samsung SDS IT review,
\'2D 영상으로부터 얼굴 탐지 및 특징 추출‘, 이광현/이효일
5]http://dongkang.ivyro.net/zbxe/?document_srl=1063&mid=D_Data&sort_index=regdate&order_type=desc, opencv facedetect.c source code
6]http://blog.paran.com/weber/18254920
7]Face Recognition Using Haar-like featur
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