해콩

포아송분포를 따르는 확률변수는 '정해진 구간'에서 사건이 발생한 횟수를 나타낸다.이때 구간이란 시간 범위가 될 수도, 공간 범위가 될 수도 있다. 여기서 μ=λt 이다. λ(람다)는 단위당 평균 사건 발생 수를 뜻한다.그 단위는 1시간이나 1분이 될 수도, 1제곱미터나 1cm가 될 수도 있다. t는 구하고자 하는 시간 혹은 공간 범위를 뜻한다.  이것을 μ 라고 표현한다는 점에서 알 수 있듯이 그 자체가 평균을 의미하기도 한다. 심지어 분산과 평균이 같다.

기하분포 (Geometric Distribution)와 음이항분포(Negative Binaray Distibution)에 대해 알아보자.의외로 기하분포와 초기하분포는 무관한 것 같다. 좀 더 공부를 해봐야겠다. 기하분포는 x번째에 성공할 확률을 묻는다. 독립이면서, 확률은 변하지 않고, x번 시행한 끝에 성공할 확률이다. 이항분포와 유사하지만 조건이 하나 더 붙었다고 생각하면 된다.   음이항 분포는 기하분포에서 확장된 버전이다. r번 성공할 때 까지 몇번이나 시행했는가에 대한 확률분포를 나타낸다. 이다. 이때 파라미터는 확률 p와 성공횟수 k이다.

초기하분포, 초기하 확률함수는 이름만 들었을 때 골 때릴 것 같다.왜 초기하라고 명명하는지에 대해서는https://hsm-edu.tistory.com/863 [손으로 푸는 확률분포] 초기하분포 (6) 이름에 '초기하'가 붙은 이유(6) 이름의 유래이름에 '초기하'가 붙은 이유 초기하분포라는 이름이 어떻게 붙여졌는지 알기 위해서는 시간을 거슬러 올라가야합니다. 초기하분포는 초기하함수로부터 이름이 붙여졌고, 초기hsm-edu.tistory.com에 자세히 나와있다. 한 줄 설명을 남기자면 '기하급수의 일반화 버전'이기 때문이라고 한다.초기하 함수를 쉽게 설명하는 방법은 아래와 같은 벤다이어그램으로 설명하는 것이다.N = 전체 경우의 수, K = 성공하는 경우의 수, X = 시행하는 경우 중 성공하는 경우의 ..