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intf("초기값 => ");
for(i=0; i < n; i++)
printf(" %d", number[i]);
printf("\n\n");
dist_count(number, n, b);
printf("결과값 => ");
for(i=0; i < n; i++)
printf(" %d", number[i]);
printf("\n\n");
}
4) 실행화면 1) 문제
2) 알고리즘
3) 프로그램
4) 실행화면
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분포곡선에서 입경분포지수 산정 (Cu, D10, D60)ⓑ 반복측정으로 얻어진 공극률 산정
ⓒ 다양한 공극률 산정 공식을 토대로 비교 분석
ⓓ 입경분포지수와 공극율의 상관관계 도출
5. 토의.
일단 표1을 보면. n1 측정시 오류가 있었음을 알 수 있다.
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정규분포(Normal distribution), Gaussian 분포 혹은 오차분포
* 모든 실생활 데이터는 종 모양의 곡선을 따라야 한다고 생각하여 정한 이름
* C. Friedrich Gauss(1777~1855)의 이름을 따라 지음
- P. Simon Laplace(1749-1827)와의 공동연구였음
* 반복 실험에서 나
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확률분포의 이해
확률분포는 무작위 변수의 가능한 값들과 각 값이 발생할 확률을 나타낸다. 이 리포트에서는 세 가지 주요 확률 분포에 대해 다룬다:
1. 균등 분포 (Uniform Distribution): 모든 가능한 결과가 동일한 확률을 가지는 분포이다. 예
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임의분포
균등분포
집중분포
가) 임의분포(random distribution) : 무작위적 분포를 보인다.
나) 균등분포(even distribution) : 균등한 분포를 보인다.
다) 집중분포(aggregated distribution)
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