경영통계 확률분포와 통계 보고서
 


5. 균등분포를 설명하라.
⇒ 결과에 대해 전혀 지식이나 경험이 없어 예측이 불가능한 상태로 가장 불확실성이 높은 경우를 나타낼 때 사용되며 경영에서는 가장 위험한 의사결정 상황을 의미한다. 즉, 전혀 모르는 상태에서도 포기하지 않고 균등분포로 표시함으로써 모르는 가운데서도 최적의 답을 구할 수 있는 결정기법이다.





a b x

※ 주사위 던지기와 동전던지기 같이 이산형일 경우는
( n : 총 이벤트 수 )

6. 정규분포를 설명하라.
⇒ 균등분포와는 반대로 과거의 정보나 경험이 충분히 있는 경우에 사용되는 분포이다. 정규분포는 평균/분산 두 요약치를 가지고 전체 데이터의 정보를 100% 그대로 대표할 수 있다. 또 정확한 확률을 얻기 위해 많은 계산을 요구하는 확률모형을 대신하여 쓰일 수 있는 근사모형이고, 중심극한 정리에 의해 그 유용성이 매우 높다.
X~N() 으로 표현하고 “확률변수X는 평균이 이고, 분산이 인 정규분포를 따른다고 읽는다.” 정규분포의 특성은 종 모양 형태로 가운데 점이 가장 높은 확률을 가지고 있으며 멀어질수록 확률이 대칭적으로 낮아지고 전체 면적의 합은 1이다. 곡선의 최고 높이는 평균에서 발생, 평균을 중심으로 좌우대칭이다.
표준정규분포로 나타내기 위해 평균에 의한 표준화를 “중심 표준화(centering)`라 하고, 분산(표준편차)에 의한 표준화를 `단위 표준화(scaling)` 이라 한다.

확률변수 X가 정규분포 N()를 따를 때, 새로운 확률변수 의 분포는
표준정규분포이다.


7. 베르누이분포와 이항분포를 설명하라.
⇒ 베르누이분포 : 두개의 상호 배타적인 원소로 구성된 실험의 시행 결과를 확률분포로 나타낸 것이다. 즉, 이벤트가 두개만 존재하며 하나의 이벤트가 일어나면 다른 이벤트는 절대 동시에 일어날 수 없다. 베르누이시행에서 성공 및 실패 이벤트가 특정 값을 취할 확률은 시행회수에 관계없이 항상 일정하다.

X=1 : 성공 : p = P(X=1) 성공확률
X=0 : 실패 : q = P(X=0) 실패확률(=1-p)


⇒ 이항분포 : 독립적인 베르누이 시행을 반복적으로 행한 결과로써 도출되는 확률분포로서 매번 성공확률이 P인 사건에서 n번 시행하여 성공사건이 x번 발생할 확률을 계산한다. 또 각 시행은 통계적으로 독립적으로 한 시행이 다른 시행에 영향을 미치지 못한다.





 

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