Discrete Uniform - 이산균등분포

Rainy Night for Sapientia·2023년 9월 10일
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Distributions

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Discrete Uniform

이산균등분포는 각 random variable의 확률이 균등한 값으로 이루어진 것을 의미합니다.
이산 결과값으로 나오기 때문에 Discrete Uniform 이산균등분포라고 하며 이산환률분포에 속합니다.

예를 들어 다음과 같은 random variable의 집합이 있을 때, i{1,2,3,,n}i \in \{1, 2, 3, \ldots, n\} 각 항의 확률은 총 수 nn으로 나누어준 pi=1np_i = \frac{1}{n}이 됩니다.

이러한 Discrete uniform distribution은 다음과 같이 씁니다.

XU(n)X \sim U(n)

Probability Function

먼저 PMF는 다음과 같습니다. 모든 확률변수에 대하여 균등한 확률이므로 나타날 수 있는 확률 변수의 수로 나누어준 것과 같습니다.

U(n)=1n(n=1,2,3,...,n)U(n) = \frac{1}{n} \:\: (n = 1,2,3, ..., n)

반면 CDF는 균등하게 증가하는 형태를 가질 겁니다.

F(x)={0x<1,knkx<k+1 with 1k<n,1x>=n.F(x) = \begin{cases} 0 & x < 1, \\ \frac{k}{n} & k \le x < k+1 \textrm{ with } 1 \le k < n, \\ 1 & x >= n . \end{cases}

Descriptive Statistics

μX=1+n2\mu_X = \frac{1+n}{2}
σX2=n2112\sigma_X^2 = \frac{n^2-1}{12}

References

[1] Zhang, A., Lipton, Z.C., Li, M. and Smola, A.J., 2021. Dive into deep learning. arXiv preprint arXiv:2106.11342.

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