일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- No SQL
- 빅데이터
- node.js
- Artificial Intelligence
- Statistics
- Machine Learning
- 딥러닝
- openCV
- R
- 통계
- Deep learning
- 확률
- data science
- 김양재
- 빅데이타
- 빅 데이타
- 몽고디비
- MongoDB
- WebGL
- c++
- 인공지능
- 김양재 목사
- 주일설교
- probability
- Big Data
- 데이터 과학
- 김양재 목사님
- nodeJS
- 우리들교회
- 빅 데이터
Archives
- Today
- Total
Scientific Computing & Data Science
[Probability] Discrete Probability Distributions - Hyeprgeometric Distribution 본문
Data Science/Probability & Statistics
[Probability] Discrete Probability Distributions - Hyeprgeometric Distribution
cinema4dr12 2014. 2. 1. 20:53[Def] 초기하 분산(Hypergeometric Distribution)
전체 N개의 아이템 중 r개가 특정 종류라고 가정하자. 예를 들어 N개의 공 중 r개의 공이 빨간 공이라고 하자. 임의로 하나의 아이템을 추출할 때 빨간 공이 선택될 확률은
만약 복원 추출(아이템을 임의로 선택하고 확인 후 복귀)일 경우 확률 변수 X는 다음의 이항분포를 따른다.
그러나 만약 비복원 추출일 경우 이항분포가 적용될 수 없다. (왜냐하면 매 시행마다 확률이 바뀌기 때문이다) 이 경우 초기하 분산이 적용되며
에 대한 확률은
이다. 또한 기대값과 분산은 각각
및
이다.
'Data Science > Probability & Statistics' 카테고리의 다른 글
Comments