확률변수, 확률함수, 확률분포
확률변수(Random Variable)
특정 확률시험에서 발생가능한 결과를 수치화하여 나타낸 변수
확률분포함수(Probability distribution)
확률변수가 가질 수 있는 모든 값에 대한 확률을 나타내는 분포
이산확률변수, 확률질량함수
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이산확률변수(discrete random variable)
이산적인 확률변수.
ex. 주사위 하나를 던저 나오는 숫자 -
확률질량함수(probability mess function, PMF)
이산확률변수를 가지는 확률함수를 의미한다.
ex. 주사위를 던져 특정 숫자가 나올 확률함수(1/6값을 갖는 균등분포)
연속확률변수, 확률밀도함수
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연속확률변수(continuous random variable)
연속적인 값을 갖는 확률변수.
ex. 한국사람의 키 -
확률밀도함수(probability density function, PDF)
연속확률변수의 확률함수.
ex. 한국사람의 키의 분포.(아마 평균치에 몰려있고 이상치가 존해하는 정규분포 모양일 것이다.)
누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)
확률분포함수의 값을 누적하여 구할 수 있는 함수
확률변수가 임의의 값 x 이하인 경우의 확률을 누적하여 계산.
확률밀도함수의 경우 적분을 이용하여 그 값을 구할 수 있다.
즉 누적분포함수(CDF)를 미분하면 확률함수(PDF)를 구할 수 있다.
PMF is probability function of discrete random variable and CDF is probability function of continuous random variable.
CDF is cumulative sum of probablity distribution. so we can calculate CDF by intergrating the probability funciton. and We can get probabliity function by differentiating CDF conversely.
