연속형 확률변수: 지수, 감마, 카이제곱분포, 표준편차

지수분포(Exponential Distribution)

지수분포는 특정 이벤트가 발생할 때까지의 대기 시간을 모델링할 때 사용됩니다. 이는 일정한 비율로 발생하는 사건의 간격을 설명하는데 적합합니다. 예를 들어, 라이도 활성 물질의 붕괴, 상점에 고객이 도착하는 시간 등이 있습니다.

감마분포(Gamma Distribution)

감마분포는 지수본포를 일반화한 것으로 ,여러 지수적 사건의 합을 모델링합니다. 이 분포는 다양한 생물학적 및 공학적 응용에 사용되며 서비스 시간과 수명 데이터 분석에도 유용합니다.

카이제곱분포(Chi-squared Distribution)

카이제곱분포는 독립적인 표준 정규분포를 따르는 변수들의 제곱합으로 정의됩니다. 이 분포는 주로 좋은 적합도 검정과 독립성 검정에 사용됩니다.

정규분포(Normal Distribution)

정규분포는 통계학에서 가장 널리 사용되는 연속 확률분포로, 많은 자연현상과 사회현상을 모델링하는데 적합합니다.

 

 

 

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