4주~5주 강의를 통해 확률변수와 겹합확률분포, 확률분포 대해 학습했습니다. 이산확률분포를

Ⅰ. 서론

확률변수와 확률분포는 통계학과 확률론에서 중요한 개념으로, 데이터 분석, 예측 모델링, 그리고 다양한 실제 문제를 해결하는 데 필수적인 기초를 제공한다. 확률변수는 임의의 실험이나 관찰의 결과를 수치로 표현하는 함수로, 이산확률변수와 연속확률변수로 나뉘며, 이 각각은 그 특성에 따라 다른 확률분포를 가진다. 이산확률변수는 취할 수 있는 값이 개별적이고 한정된 경우를 나타내며, 주사위의 눈, 동전 던지기의 결과 등과 같은 명확한 데이터 포인트를 통해 설명될 수 있다. 이러한 이산확률변수의 확률분포는 특정 값이 발생할 확률을 정의하는데, 이 과정에서 개별적인 사건에 대한 정확한 예측을 가능하게 해준다. 각각의 이산확률분포에는 고유한 형태와 성질이 있으며, 우리가 자주 사용하는 대표적인 분포로는 이항분포, 포아송분포, 기하분포, 음이항분포 등이 있다. 이항분포는 독립적인 Bernoulli 시행이 n번 이루어질 때 성공하는 횟수를 나타내며, 특정 사건이 주어진 횟수만큼 발생할 확률을 구하는 데 유용하다. 포아송분포는 단위 시간이나 공간 내에서 사건이 발생하는 횟수를 모델링하며, 희귀한 사건의 분포를 이해하는 데 적합하…(생략)