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.
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
확률을 가지고 발생하는 결과에 실수 값을 부여하는 변수로 말한다. 확률 변수의 종류에서 대표적인 변수는 이산확률 변수와 연속확률 변수가 있다. 이상 본론에서 이산확률변수와 연속확률변수의 차이를 설명하고, 이를 근거로 연속확률변수의 분포를 나타내는 확률밀도함수에 대해 설명해보자.
2.
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
함수를 사용한다.
BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
Number_s : 성공할 횟수.
Trials : 독립 시행 횟수.
Probability_s : 각 시행에서 성공할 확률.
Cumulative 함수 형태를 결정하는 논리값으로서 cumulative가 TRUE이면 누적 분포함수의 값 즉 많아야 number_s회 성공할 확률을 구하고 FALSE이면 확률밀도함수