Ⅲ과목 통계분석과 활용_1장 확률분포_01확률분포의 의미_➌확률분포의 기댓값과 분산
➌확률분포의 기댓값과 분산 ▶평균, 분산, 표준편차 평균, 분산, 표준편차는 통계학에서 데이터의 중심 경향성과 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 지표입니다. ①평균 (Mean) 평균은 데이터의 중심 경향성을 나타내는 값으로, 데이터의 모든 값을 더한 후 데이터의 개수로 나눈 값입니다. 주어진 데이터 집합에서 각 데이터의 크기를 모두 더한 후 데이터의 개수로 나누면 평균이 됩니다. 예를 들어, 1, 2, 3, 4, 5라는 다섯 개의 숫자가 있다면, 이들을 모두 더한 값인 15를 데이터 개수인 5로 나누면 평균인 3이 됩니다. 평균 = (x₁ + x₂ + ... + xₙ) / n 여기서, x₁, x₂, ..., xₙ는 주어진 데이터이고, n은 데이터의 개수입니다. ②분산(Variance) 분산은 데이터의 퍼짐 ..
Ⅲ과목 통계분석과 활용_1장 확률분포_01확률분포의 의미_➊확률변수와 확률분포
➊확률변수와 확률분포 ▶확률분포는 어떤 사건의 발생 가능성을 표현하는 방법입니다. 이는 각각의 사건이 발생할 확률을 나타내는 함수로서, 모든 가능한 사건의 집합에 대한 확률을 할당합니다. 이는 두 가지 주요 유형으로 나뉘는데, 이산 확률분포와 연속 확률분포가 그것입니다. ①이산 확률분포 이산 확률변수는 특정한 값들만 가질 수 있으며, 이 값들 사이에는 어떤 값도 존재하지 않습니다. 예를 들어, 주사위를 던져 나오는 눈의 수는 이산 확률변수입니다. 각 눈금(1, 2, 3, 4, 5, 6)이 나올 확률은 1/6로 동일하며, 이런 확률분포를 균등 분포라고 합니다. ②연속 확률분포 연속 확률변수는 무수히 많은 값들을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 사람의 키는 연속 확률변수로 볼 수 있습니다. 이는 확률밀도함수..