확률분포의 생성 -1-

1. 난수 생성자(정의, 성질, 선형합동법) 2. 적합도 검정(피어슨 카이제곱 검정, 콜모고로프-스미르노프 검정) 3. 독립성 검정(런 검정) - Up and down - Above and below the mean 확률 분포란 확률변수가 갖는 값들에 확률이 대응되어 있는 것을 말한다. 여기서 확률변수는 사건과 확률공간을 대응시켜주는 함수로 정의된다. 확률분포는 포아송, 기하, 이항 등과 같은 이산형 확률분포와 정규분포, t-분포, 카이제곱 분포 등과 같은 연속형 확률분포가 존재한다. 확률변수가 갖는 성질에 따라 어떤 분포를 따르느냐가 결정되고, 어떤 분포를 따르느냐는 통계실험에서 중요한 요소이다. 최적화 알고리즘과 통계적 모의실험, 추정 알고리즘을 공부하고 내가 원하는 시스템의 현상을 분석하기 위해서는 먼저 확률분포의 생성과정을 알아야 한다. 이번 글에서는 통계적 실험을 위한 확률분포를 생성하는 알고리즘을 몇 가지 소개하고자 한다. [난수 생성자] 요즘 R과 파이썬 등 다양한 분석...

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