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2 August 2019

연속확률변수 예제

연속 확률 분포는 여러 가지 방법으로 개별 확률 분포와 다릅니다. 임의 변수가 불연속 변수인 경우 확률 분포를 불연속 확률 분포라고 합니다. x가 두 값 사이에 있는 확률을 계산하려면 다음 그래프를 참조하십시오. [라텍스]x=2.3[/라텍스]와 [라텍스]x=12.7[/라텍스] 사이의 영역을 음영. 그런 다음 사각형의 그늘진 영역을 계산합니다. 연속 랜덤 변수의 확률 분포를 확률 밀도 함수 또는 PDF라고 합니다. 따라서 확률 분포는 임의의 프로세스에서 발생 확률이 있는 모든 가능한 값 집합에 대한 명확한 그림을 만드는 데 도움이 됩니다. 즉, 불연속 랜덤 변수 X의 경우 확률 질량 함수 P(x)의 값은 변수와 마찬가지로 확률 분포를 이산 또는 연속으로 분류할 수 있습니다. 이산 랜덤 변수와 마찬가지로 Var(X) = E(X2) – [E(X)]2 X가 2개의 동전던지기에서 발생하는 헤드 수를 허용합니다.

여기서 X는 값 0,1 또는 2를 취할 수 있습니다. X는 불연속 랜덤 변수입니다. 알림: 사각형 영역 = (기본)(높이). 영역은 확률에 해당합니다. x가 0과 2 사이의 확률은 0.1이며 수학적으로 [라텍스]P(0<x<2)=P(x<2)=0.1[/라텍스]로 쓸 수 있습니다. 주: 그래프의 쉐이드 영역은 임의 변수 X가 a보다 적거나 같을 확률을 나타냅니다. 누적 확률입니다. 그러나 X가 정확히 a와 같을 확률은 0입니다.

연속 랜덤 변수는 무한한 수의 값을 사용할 수 있습니다. 특정 값(예: a)과 같을 확률은 항상 0입니다. 확률 분포는 임의의 프로세스에서 임의의 프로세스에서 발생할 수 있는 모든 가능한 결과를 해당 발생 확률로 연결하거나 나열하는 통계 함수입니다. 불연속 랜덤 변수와 달리 연속 랜덤 변수는 실제 숫자 간격과 다른 값을 보유합니다. 따라서 불연속 임의 변수와 같이 이러한 셀 수 없는 값을 합산하기가 어렵기 때문에 이러한 값 집합에 대한 정수가 수행됩니다. 위의 표는 불연속 랜덤 변수의 각 값과 발생 확률을 관련시므로 불연속 확률 분포를 나타냅니다.

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