probability and statistics

1. densities and distributions. - stochastic or random variable x가 로 불리는 k중의 하나를 특별하게 취할 수 있다면, discrete-valued 라고 말한다. -확률분포는 각각의 확률결과가 주어진 일련의 수들이다. - x가 을 취한 확률. -확률의 합은 1 ▪ -로 실행할 수 있는 결과를 요구하면. X가 값과 동일하거나 더 적은 값을 취한 확률이 다음과 같이 주어진다. ▪ - X가 확률 1인 constant c 와 동일하다면, ➜ X는 nonstochastic. -continuous -valued random variable X 에 대한 확률규칙은 ▪인 밀도함수 로 서술. -의 X는 random variable X의 밀도라는 것 의미. -의 독립변수 x는 위식에서 적분의 지수를 의미. -를 의미하는, X의 중복 분포함수는, X가 a보다 적거나 동일한 값을 취한 확률을 산출한다. ▪ 2.probability density function of a continuous random variable. ∙X는 연속확률변수. ⇒ 는 연속확률밀도함수. 3.joint probability density functions. ∙ X와 Y는 2개의 이산확률변수. ⇒이산결합 확률밀도함수. -결합밀도 인 두 개의 random variable X와 Y에 대해 다음식을 통해 인 joint event (결합사건)의 확률을 계산. ▪ -결합누적분포함수는 . ▪ -자체적으로 인 확률은 다음식에서 계산. ▪ -와 위식을 비교, marginal density 는 결합밀도를 y에 관해 적분함으로써 얻어진다는 것을 알수 있다. ▪ ➜ 4. marginal probability density function. ∙individual marginal …
…