분포에 의한 검정_확률이론 정리

오늘은 확률에 대해 간단히 정리하겠습니다. 확률분포에 대한 개념을 안다면 평균 검정, 분산 검정을 할 수 있습니다. 집단 간의 평균과 분산에 대해 비교를 할 때는 개별 데이터가 아닌 분포를 통해 비교하고 있습니다. 이런 일련의 절차에 대한 이론적인 지식을 간단히 정리해두었으니 읽어보시고 향후 여러분들의 데이터 분석에 도움이 되시길 바랍니다. 확률 법칙 실험에서 모든 근원 사상들의 집합을 표본공간 S라 정의하고, 표본공간의 부분집합을 사상 또는 사건이라 할 때, 표본공간에서 주어진 조건이 일어날 수 있는 값을 확률이라 정의합니다. 다시 말하면 확률이란 어떤 사상 A가 일어날 것이라고 기대되는 가능성을 수치적으로 나타낸 값을 일컫는 말입니다. P(표본공간 전체) = 1 0 ≤ P(A) ≤1 확률 변수 주어진 조건하에서 특정 사건이 나올 수 있는 값들을 확률변수라 합니다. 확률변수에는 헤아릴 수 있는 이산확률변수와 헤아릴 수 없는 연속적인 개념인 연속확률변수로 나누어집니다. 1) 이산확률...

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