◈ 근원사상(elementary event or simple event) : 실험에서 가장 기본적인 가능한 결과
◈ 표본공간(sample space) : 한 실험에서 나올 수 있는 근원사상의 모임.
<예제 2.1>
두 개의 동전을 던질 때, 이 실험의 모든 근원 사상을 찾아라.
[풀이] 앞: 뒤: => sample space
◈ 근원사상의 확률(probability)
확률은
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
서론:
확률분포는 확률 변수의 가능한 값과 그 값들이 나타날 확률을 나타내는 함수입니다. 연속확률분포는 확률 변수가 연속적인 값을 가질 때 사용되며, 확률밀도함수를 통해 이를 표현합니다. 이 글에서는 연속확률분포의 세 가지 주요 분포인 정규분포와 지수분포에 대해 정리하고자 합니다.
확률적 프로그래밍 언어라고 할 수 있다.
Stan은 앤드류 겔만, 밥 카펜터, 대니얼 리 등이 2012년부터 깃허브에서 개발하고 있는 확률적 프로그래밍언어이다. WinBUGS나 JAGS처럼 사후분포에서 표본을 추출한다. R인터페이스인 rstan과 함께 python과 matlab 인터페이스도 공개되어 있다. Stan은 추정 계산 알고리
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 확률밀도함수의