f(x) = c1 만일 x=x1 (x1에서의 확률 c1)라면
cj - cj-1 만일 xj-1 x < xj 라면, j=2,3,...,n
0 만일 x분포는 누적확률 cj (=CumPj) 와 관련된 값 xj(=Valj)에 의핸 정의된다. 표본은 x1과 xn 사이의 실수 값을 생성할 것이다. 그리고 xj 에 대한 누적확률 cj는 xj 보다
* '원소들은 저마다 독자적인 원자를 갖고 있으며 원자의 종류는 달라도 형태는 모두 같다' → 톰슨, 러더포드의 연구이후, 원자: 심장부인 원자핵과 그 둘레에 있는 음전하를 띤 전하로 구성 (우주의 태양계 같은 형태)
- 원자핵: 양전하를 띤 양성자와 동등한 질량 가진 중성자로 구성 → 원자의 무게
시장품질 분석
-분석방법론 조사연구와 응용-
Ⅰ. 와이블분포
신뢰성 모델로써 지수분포 다음으로 자주 사용되는 것이 와이블분포이다. 와이블(Weibull) 분포는 지수 분포를 일반화한 분포로서 고장률 함수가 상수이거나, 증가 또는 감소 함수인 수명 분포들은 모형화 할 때 적절한 분포이다. 이
함수의 임의의 변수 이다. 그런 다음 각 부분모집단의 (즉 '약자'와 '강한' 부분 모집단) 규모 매개 변수를 통해 공변인에 따라 혼합 와이블분포는, 부품 수명을 분석하는 데 사용된다. 모델 매개 변수의 최대 가능성 추정을 위해 포트란 알고리즘으로 구현되었으며 단계적 절차는 그 뒤로 버전에 공변인
분포는 Burr[19]절에서 자세히 토론된 것으로 이것은 다양한 종류의 비정규분포를 보여주기(represents) 위함이다. Burr분포의 누적분포는 아래와 같다:c와 r은 1보다 크다.
Burr 분포는, 다양한 c와r의 다양한 조합으로 나타내지며, 감마분포, 베타분포, 정규분포 등등의 넓은 범위의 다양한 확률 밀도함수의