베이즈 통계학 - 2. 기대값, 분산, 표준편차와 다양한 확률분포

확률 변수 random variable

- 사건 X

 

확률 probaility

- 사건 X1이 일어날 확률

=> P(X= x1)

 

기대값 expectation

- 확률 변수 X가 주어질떄 X에 대한 평균

- E(X)로 표기

 

분산 variation

- 모든 [(각 확률변수 - 해당 확률변수의 기대값)의 제곱]의 합/경우의 수

=> 평균에서 멀어진 정도

 

 

표준 편차 standard varaition

- 분산의 제곱근 

 

 

확률 분포 probability distribution

- 확률들의 분포 형태

- 이산 확률 분포와 연속 확률 분포로 분류

 

 

 

 

이산 균일 분포 discrete uniform distribution

- 모든 공간에 균일한 분포

- 1/경우의 수

 

이항분포 binomial distribution

- 일정 확률 p를 독립 시행 n번 할때 확률 분포

 

다항 분포 multinomial distribution

- 이항 분포를 일반화 한것

- 이항분포에서 결과가 참 거짓 2가지 뿐인것과는 달리 k개가 존재

 

 

 

 

연속 균일 분포 continuous unitform distribution

- 이산 균일분포와 동일하나 연속공간에서 정의

 

정규 분포 normal distribution

- 종 형태의 확률 분포로 많이 사용

 

이외 확률분포는 생략

- 역감마분포

- 포아송분포

- 지수분포