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연속확률분포의 개념과 응용2025.11.121. 연속확률분포의 정의 및 특성 연속확률분포는 특정 범위 내에서 임의의 값을 가질 수 있는 무작위 변수의 모든 가능한 결과의 확률을 설명하는 통계 함수이다. 시간, 거리, 무게 등 일정한 간격 내에서 어떤 값을 가질 수 있는 연속적인 현상을 모델링하는 데 사용된다. 연속 확률 분포는 확률 밀도 함수(PDF)로 특징지어지며, 연속 변수에 대한 특정 값 또는 값 범위를 관찰할 확률을 나타낸다. 2. 주요 연속확률분포의 종류 연속 확률 분포의 주요 예로는 정규 분포, 지수 분포, 균일 분포, 대수정규 분포, 감마 분포 등이 있다. 정규...2025.11.12
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이산확률분포의 종류와 특성 요약2025.11.161. 이산확률분포의 정의 이산확률분포는 확률 변수가 이산형 값을 가질 때 그 분포를 나타내는 확률 분포다. 이산형 값은 유한한 몇 가지 값 중 하나를 가지며, 각 값의 확률이 할당되어 있다. 이러한 이산확률분포는 특정 사건이 발생할 확률을 모델링하고 예측하는 데 사용되고 있으며, 확률론적인 모델링과 통계 분석에서 중요한 역할을 기여하고 있다. 2. 이항분포와 베르누이 분포 이항분포는 성공 또는 실패와 같이 두 가지 가능한 결과가 있는 시행을 반복하여 발생하는 확률분포로, 각 시행은 독립적이며 확률 p로 성공할 확률이 주어진다. 베르...2025.11.16
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이산확률분포: 이항분포, 포아송분포, 초기하분포 비교2025.11.151. 이항분포 이항분포는 성공과 실패 두 가지 결과가 있을 때 성공 확률이 일정하고 각 시행이 독립적인 분포입니다. 동전 던지기가 대표적 예시이며, 평균은 np, 분산은 np(1-p)로 계산됩니다. 큰 n일 때 정규분포에 근사하며, 이진 분류 문제와 성공률 측정에 활용되고 생물학, 의학, 경제학 등 다양한 분야에서 응용됩니다. 2. 포아송분포 포아송분포는 희귀한 사건이나 발생 빈도가 낮은 사건의 발생 횟수를 모델링하는 확률분포입니다. 사건 발생률이 일정하다는 가정을 기반으로 하며, 기대값과 분산이 모두 λ로 같다는 특징이 있습니다....2025.11.15
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이산확률분포에 대하여 요약하여 정리하시오2025.05.021. 이산확률분포 이산 확률 분포는 이산 랜덤 변수의 각 가능한 결과의 확률을 설명하는 통계 개념입니다. 이산 랜덤 변수는 값이 유한하거나 셀 수 없을 정도로 무한한 수의 값만 가질 수 있는 변수입니다. 이산 확률 분포에는 이항분포, 초기하분포, 포아송분포 등이 있습니다. 2. 이항분포 이항 분포는 고정된 수의 독립 시행에서 특정 수의 성공 확률을 설명하는 이산 확률 분포입니다. 각 시행은 두 가지 가능한 결과(성공 또는 실패)만 있고 성공 확률은 모든 시행에 걸쳐 일정합니다. 이항 분포는 시행 횟수(n)와 각 시행에서의 성공 확률...2025.05.02
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베이지안 네트워크 이용해서 잔디가 젖어있는 원인 추정하기2025.01.171. 베이지안 네트워크 베이지안 네트워크는 확률적 모델을 기반으로 사건 간의 의존 관계를 표현하는 도구입니다. 이를 통해 복잡한 문제를 구조적으로 분석하고 예측할 수 있습니다. 이 예제에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 비가 오는지, 스프링클러가 작동하는지, 그리고 잔디가 젖는지에 대한 관계를 모델링하고 있습니다. 2. 조건부 확률 베이지안 네트워크에서는 각 변수 간의 의존 관계를 나타내기 위해 조건부 확률 분포를 사용합니다. 이를 통해 주어진 조건하에서 특정 사건이 발생할 확률을 계산할 수 있습니다. 이 예제에서는 비의 발생 확률...2025.01.17
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MCMC 모델링2025.05.091. MCMC (Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다. 2. 정규분포 샘플링 이 예제에서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 살펴봅니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나이므로, MCMC를 통해 정규분포로부터...2025.05.09
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[경영통계학] 이산확률분포에 대하여 요약 정리하시오.2025.01.241. 이산확률분포의 개념 이산확률분포(discrete probability distribution)는 확률변수가 연속적이지 않고 개별적인 값을 취할 때 그 값들에 할당된 확률의 분포를 의미한다. 이산형 확률변수는 1, 2, 3과 같은 정수형 값이나 '성공'과 '실패'처럼 서로 명확하게 구분되는 결과로 나타난다. 이러한 확률변수에 대해 각 값이 발생할 확률을 정리한 것이 이산확률분포다. 2. 이산확률분포의 활용 이산확률분포는 품질 관리, 금융 및 경제 분야, 의료 및 공공 정책 분야 등에서 다양하게 활용된다. 제조업에서는 이항분포를 ...2025.01.24
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최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정2025.05.081. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 최대 우도 추정은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다. 2. 확률 모델링 확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 ...2025.05.08
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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)2025.05.091. 베이지안 추론 베이지안 추론은 데이터를 통해 모델을 업데이트하고 불확실성을 다루는데 유용한 통계적 추론 방법입니다. 특히, 새로운 데이터가 주어진 상황에서 모델의 파라미터를 추정하고 예측하기 위해 사용됩니다. 베이지안 추론은 사전 분포와 관측 데이터를 조합하여 사후 분포를 계산하며, 이를 통해 모델의 불확실성을 업데이트할 수 있습니다. 2. 모델 업데이트 데이터에 대한 정보를 사전 분포에 반영하고, 관측 데이터와 사전 분포를 조합하여 사후 분포를 계산함으로써 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기존 모델을 새...2025.05.09
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R을 이용한 베이지안 통계학 입문2025.11.171. 베이지안 통계학 베이지안 통계학은 사전확률(prior probability)과 관측된 데이터를 결합하여 사후확률(posterior probability)을 계산하는 통계적 추론 방법입니다. 이는 전통적인 빈도주의 통계학과 달리 확률을 주관적 신념의 정도로 해석하며, 새로운 정보가 들어올 때마다 확률을 업데이트할 수 있는 유연성을 제공합니다. 2. R 프로그래밍 R은 통계 분석과 데이터 시각화를 위한 오픈소스 프로그래밍 언어입니다. 베이지안 통계 분석을 위해 R에서는 다양한 패키지들(예: rstan, brms, bayesm 등)...2025.11.17
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