size = 1000, p = .002인 이항분포에서 표본을 뽑는다고 할 때, 이에 대한 포아송 근사의 평균은 얼마인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
가장 단순하고 흔한 무작위 현상의 예는 동전 던지기입니다. 어떤 확률로 “예/아니오” 중 하나가 나오는 사건이죠. 여기서는 예/아니오 시행의 조합이 보이는 거동을 설명하고, 그 거동을 예측하고 시뮬레이션하는 방법을 알려 주는 이항분포를 배웁니다.
이 장에서는 두 사건이 모두 일어날 확률이나 적어도 하나가 일어날 확률처럼 여러 확률을 결합하는 법을 배우고, 각 결과를 무작위 시뮬레이션으로 확인합니다. 또 확률변수의 합과 곱에 관한 몇 가지 성질도 함께 학습합니다.
베이지안 통계는 증거에 따라 믿음을 수학적으로 엄밀하게 업데이트하는 방법입니다. 이 장에서는 베이즈 정리를 적용해 동전이 공정한지 혹은 치우쳐 있는지에 대한 결론을 도출하고, 시뮬레이션으로 이를 뒷받침하는 방법을 배웁니다.
지금까지는 이항분포를 다뤘지만, 확률변수가 따를 수 있는 분포는 이뿐만이 아닙니다. 이 장에서는 이항분포와 관련된 세 가지 분포, 즉 정규분포, 포아송분포, 기하분포를 소개합니다.
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