R 함수 로 배우는 확률 통계 2 장 - R hamsu lo baeuneun hwaglyul tong-gye 2 jang

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본문내용

5.1 이항분포(binomial distribution)에 대하여 간단히 설명하시오.
어떤 시행에서 사건이 일어날 확률이 p이다. 이 시행을 n회 독립으로 반복할 때, 사건이 일어날 횟수를 확률변수 X라 하면 그 확률분포 다음과 같다.
P(X=r) = nCrprqn-r (단, p + q = 1, r = 0, 1, 2, ..., n)
이와 같은 확률뷴포를 이항분포라 하고, B(n, p)로 나타낸다.
평균E(X) = np, 분산V(X) = npq, 표준편차σ(X) = (단, q=1-p)

5.2 초기하분포(hypergeomitric distribution)에 대하여 간단히 설명하여라.
모집단이 두 개의 특성으로 나뉠 때 표본 중에서 한 특성에 속하는 개수에 관한 분포이다.
항목 분포가 N인 유한집단으로부터 비복원으로의 표본크가 n의 표본을 추출할 때 얻는 분포이다.
p(X=x) = N1Cx․NxCN-x /NCn , x = 0, 1, 2, ..., min(n, N1)

5.3 정규분포(normal distribution)에 대하여 간단히 설명하시오.
이항분포함수의 특수한 경우(극한 함수)로써, p가 그다지 작지 않고 n이 큰 경우 에 이항분포함수의 근사치로서 얻어지는 함수이다.
연속확률변수 X가 -∞ < x < ∞인 실수 전체 값을 취하고 x의 확률밀도함수

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