확률함수
이산확률변수, 연속확률변수
평균(기댓값)
평균은 모든 데이터의 가중된 합을 데이터의 수로 나눈 것
분산
평균으로부터 얼마나 떨어져 분포하고 있는지 계량화 하는 것 (산포도)
평균과 변수와의 차를 제곱을 하여 더한 다음 평균을 계산한 것
확률분포정규분포, 균등분포,
서론:
확률분포는 확률변수의 가능한 값과 그 값들이 나타날 확률을 나타내는 함수입니다. 연속확률분포는 확률변수가 연속적인 값을 가질 때 사용되며, 확률밀도함수를 통해 이를 표현합니다. 이 글에서는 연속확률분포의 세 가지 주요 분포인 정규분포와 지수분포에 대해 정리하고자 합니다.
연속형은 키, 몸무게, 비행기 출발시간 등의 경우처럼 취할 수 있는 값이 실수의 어느 한 구간에 포함되는 확률변수이다. 표 1처럼 확률변수가 취할 수 있는 값과 확률변수가 그 값을 취할 수 있는 확률을 짝지어 정리한 것을 확률분포(確率分布)라고 한다. 표 1은 2개의 동전을 동시에 던져 얻은 확률변
I. 서론
연속확률분포는 확률론과 통계학에서 중요한 개념으로 사용되며, 다양한 확률분포가 연속적인 변수에 대해 모델링되는 방법을 제공합니다. 이 논문에서는 연속확률분포에 대해 간단하게 요약하여 정리하고자 합니다.
II. 연속확률분포에 대한 요약:
확률밀도함수에 대한 정리:
확률밀도함
정규분포(log-normal distribution)로 나타나며 주가변동은 Wiener process를 따른다.
둘째, 세금과 거래비용이 존재하지 않는 완전자본시장을 가정한다.
셋째, 주식은 완전히 분할가능하며, 주식거래는 연속적으로 이루어지며 공매에 대한 제한이 없다.
넷째, 무위험수익률은 확률변수가 아니며 일정한 값을 지