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를 사용한다. 1. (10점) 밀도함수 를 고려하자. 여기서 상수 이다. 다음의 질문에 답하시오.
(a) 일 때, 상수 를 확률변수 의 기댓값으로 표현하시오.
(b) 상수 를 (a)에서 표현한 식을 이용해서 몬테 카를로 방법으로 구하시오. 이 때, 몬테
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를 추출하라.
몬테 카를로 방법은 강대수의 법칙에 따라 확률변수를 생성하여 표본평균을 모집단의 평균으로 근사하는 방법이다. 몬테카를로 방법으로 사후표본 추출한 R코드는 다음과 같다. 베타분포에서 난수들을 추출할 때마다 값이 달라
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때 이들 3개의 공이 모두 새 공일 확률을 구하여라.
→
3-7 연속확률변수 X의 확률밀도함수가 다음과 같을 경우에 아래 물음에 답하여라.
(a) 상수 k의 값을 구하여라.
→
(b) 을 구하여라.
→
(c) E(X), E(), Var(X)를 구하여라.
→
3-12 두 확률변수 X
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확률밀도함수에 대해 알아보자.
1) 정규분포의 확률밀도함수
π : 3.1416(원주율 : 상수)
ｅ : 2.7183(상수)
μ : 정규분포의 평균
σ : 정규분포의 표준편차
위 식에서 분포의 평균 μ와 표준편차 σ를 제외하고는 모두 상수이고 X는 확률변수이기 때문
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를 구하면 z=xy
0
5
10
합
P(Z=z)
0.5
0.4
0.1
1.0
zP(Z=z)
0
2.0
1.0
3.0
E[XY] = 3.0
따라서,
Cov (X,Y) = 3.0 - 3.5 = -0.5
Cov (X,Y) =
-0.5
=-0.408
2.45*0.5
앞서 우리는 두 확률변수가 서로 독립일 때
임을 보았다. 이를 이용하면 두 변수가 독립일 때
E[XY]=E[X]E[Y]
가 성립함을
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의 극값을 가져다주는 선택변수의 값을 찾는 것
이윤극대화를 위해 생산량 Q의 수준을 선택
나. 상대적 극대 및 극소
의 다양한 형태
상수함수: y를 극대화 혹은 극소화하는 문제가 큰 의미가 없음
강증가함수
정의역이 비음의 실수일 경우 극
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상수행 능력 측정도구를 기초로 최미숙(2005)이 수정, 보완한 것을 사용하였다.
수집된 자료는 SPSS를 이용하여 대상자의 일반적 특성은 실수와 백분율로, 연구변수는 평균과 표준편차로 산출하였으며 분노표현방식에 따른 임상수행 능력과 실
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