제 5 장 확률분포의 개념
◈ 개념 - 한 변수에 대해 어떤 실험이나 관찰의 결과를 타날 수 있는 모든 상황과 각 상황이 나 타날 확률을 표시한 것
(1) 확률변수와 확률분포) 확률변수
◈ 개념 - 일정한 확률을 가지고 발생하는 사건에 수치를 부여한 것을 말하며, 보통X로 표시한다.
예제1) 주사위를 한 번 던질 때 나오는 숫자를 확률변수로 표본공간과 확률변수의 확률을 계산해 보자.
표본공간(S)⇒ S={1,2,3,4,5,6}
주사위에 나오는 숫자를 그대로 확률변수로 사용하면,
P(X=1)=1 6 P(X=2)=1 6 P(X=3)=1 6
P(X=4)=1 6 P(X=5)=1 6 P(X=6)=1 6
) 확률분포
◈ 개념 - 어떤 확률변수가 취할 수 있는 모든 값들과 이 값들이 나타날 확률을 표시한 것
예) 동전을 두 번 던질 때 앞면이 나올 경우의 확률분포
확률변수(Xi)P(Xi)01 411 221 4
(2) 이산확률변수와 연속확률변수) 이산확률변수
◈ 개념 - 일정범위내의 실수 사이에서 확률변수가 취할 수 있는 값의 수가 유한한 변수
예) 동전을 던질 때 앞면의 수 등
) 연속확률변수
◈ 개념 - 확률변수가 취할 수 있는 값의 수가 무한한 변수
예) 체중, 온도, 키 등
(3) 확률분포의 기대값과 분산
1) 기대값
◈ 개념 - 기대값(expected value)이란 평균값(average, weighted average)과 같은 개념이라고 할 수 있다.
E(X)=∑Xi P(Xi)
2) 기대값의 특성
- 확률변수 X의 기대값 E(X)를 알고 있으면, 확률변수 X를 1차식으로 표시할 수 있는 다른 확률변수의 기대값도 쉽게 구할 수 있다.
3) 기대값의 연산
- 확률변수 X에 일정한 상수 a를 곱한 확률변수의 기대값은 확률변...
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