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사이의 상호 의존성과 상호 작용을 이해하는 기초를 제공한다.
III. 결론 확률 밀도 함수에 대한 정리에 의해 통제되는 연속 확률 분포는 실제 현상을 모델링하고 분석하는 데 중요한 역할을 한다. PDF에 대한 정리는 유효한 연속 확률 분포에
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연속확률변수는 이렇게 특정한 확률변수 값의 확률을 정의할 수 없어서 연속확률변수의 누적분포함수를 구하기 위해선 lim라는 극한값의 방법을 이용하게 된다. 그럼 확률밀도 함수의 성질도 정리해보도록 하겠다.
1) fx(x) - 확률밀도함수가 0
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서론:
확률분포는 어떤 사건이 발생할 확률을 나타내는 함수로, 이를 통해 우리는 미래에 발생할 가능성이 있는 사건에 대해 예측하고 이에 따른 대비책을 마련할 수 있습니다. 이 확률분포는 이산확률분포와 연속확률분포로 나눌 수 있으며
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정규분포와 카이제곱분포/t분포와 F분포 나누는 기준은 모표본편차(시그마) 기지/미지가 맞습니다.
그리고, 정규분포와 t분포/F분포와 카이제곱분포는 나누는 기준은 평균(중심치)검정/편차(산포)검정 입니다.
예를 들면, 모표준편차를 알고
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연속형이라 부르고, 확률을 구할 때는 연속확률분포를 사용한다. 이렇듯 이산확률분포와 연속확률분포는 기본적인 데이터의 성격에 따른 차이가 확실하게 나타난다. 정확히 수를 셀 수 있는지, 정확한 수치를 구할 수 있는지에 따라 달리 활
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