[ADsP 9주차] 강의요약

 

이산형 확률분포 수치의 확률함수 = 확률질량함수

- 셀 수 있다  - 더 하면 된다  ('시그마' 로 기호 표현)

 

연속형 확률분포 수치의 확률함수 = 확률밀도함수

- 셀 수 없다 - 더 할 수 없다 ('적분  인테그랄 기호 S 씀)

 

 

 

 

 

 

균일분포 (=일양분포): 어떠한 특정 구간이 주어져도 확률이 일정한 것

 

 

복습

 

이산형 확률분포 수치의 확률함수 = 확률질량함수

- 셀 수 있다  - 더 하면 된다  ('시그마' 로 기호 표현)

 

연속형 확률분포 수치의 확률함수 = 확률밀도함수

- 셀 수 없다 - 더 할 수 없다 ('적분  인테그랄 기호 S 씀)

 

표준정규분포  가운데가 0이고 분산=1  좌우 대칭 .  

정규분포 비교하기 위해 표준정규분포  평균이 0이고 분산이 1인 특징이 있음

 

 

 

 

분포를 왜 배우나?:   특정값  값들의 분포가 주어지면  큰지 작은지 판단 가능.

 

 

샘플이 클 수록 평균에 가까워고 높아짐

즉, 내가 가진 샘플이 작을수록 t분포에 가까워진다 

자유도란, 서로 독립적인 정보의 수

T분포는 정규분포에서 살짝 눌리게 생김.

예를 들어 t분포가 3.74 일 때 정규 분포랑 비교한 경우  t분포 값이 크구나 알 수 있음

 

 

임의의 카이 X 가 정규분포를 따른다. X2 카이의 제곱은? 어떤 분포를 같는지 보고 큰지 작은지 보자.

 

카이제곱 분포 표준정규분포의 분산이 카이스퀘어 분산이다 즉, 표준정규분포의 분산

 

분산이 1 인게 이상적인 것 (=자유도가 1인 카이제곱 분포)  이것보다 큰 건 확률적으로 잘 일어나지 않는다.

 

 

 

F분포: 카이스퀘어 분포들의 비율을 가지고 분포한 것. // 양수임

 

F분포 카이제곱 분의 카이제곱이 1이란 뜻은 집단 간 분산 과 집단 내 분산이 같다는 것 

즉, 정보가 규칙적으로 분포가 되있어서 어떻게 집단을 잡든 분산이 똑같다.

따라서 1이 아닌 2에서 4 만 되어도  집단간 차이가 있다.