1. 포아송분포포아송분포(Poisson distribution)는 일정 시간, 일정 면적, 일정 부피에서 발생 확률이 아주 낮은 확률 변수가 갖는 분포이다.
그 특정 사상이 발생할 건수는 알 수 있지만 발생하지 않을 건수는 알 수 없는 경우 특히 유용하다.
예) 정수기가 1주일 안에 고장날 횟수
공장에서 생산된
분포가 포아송 확률분포로, 자신의 서비스 시간은 지수분포를 따르는 것으로 간주하고 있다. 김 사장은 도착한 고객들이 서비스를 받기까지 기다려야 하는
평균 대기시간을 시뮬레이션의 적용하여 알고 싶어한다. 평균대기시간은?
○서비스 시간 : 총2시간 ○2시간 평균 고객 : 60명
○고객 도착
P(4학년)×P(저체중)=0.16×0.27=0.0432
P(4학년∩저체중)≠P(4학년)×P(저체중)
따라서 상호독립이 아니다
정규분포
* 저체중인 사람의 BMI 지수 평균이 20.5이고 표준편차가 2.99인
정규분포를 따른다고 한다. 이 때, 저체중인 사람의 BMI지수가 17 이상이고
19 미만일 확률을 계산하면?
X~N(20.5,2.992)
분포
베르누이 분포는 확률변수 X의 구체적인 분포의 하나인 가장 간단한 형태의 분포이다. 어떤 조사나 실험에 있어 두 가지의 조사결과만이 가능한 경우가 있다. 즉, “특정인을 지지하는가, 지지하지 않는가?, 정각에 도착을 했는가 연착했는가?, 부도를 냈는가 내지 않았는가?” 등등 두 가지 중에
이것은 위에서 제시한 조건을 모두 만족하는 것이다. 이러한 조건이라면 도착하는 고객의 수는 포아송분포를 이룬다. 포아송분포는 경험을 통하여 수립되었으며, 통게적으로도 증명이 된 셈이다. 일반적으로 포아송분포를 이루는 어떤 사건이 n번 발생할 확률은 다음과 같은 확ㄹ류함수를 통해 계산될