Geometric Distribution 의 정의
기하분포(Geometric Distribution)는 성공 확률이 인 베르누이(Bernoulli distribution) 시행에서, 처음으로 성공이 나타나기까지 시행한 횟수 에 대한 확률 분포입니다.
즉, 번째 시행에서 처음으로 성공할 확률은 아래와 같이 표현됩니다.
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기하분포(Geometric Distribution)는 성공 확률이 p인 베르누이(Bernoulli distribution) 시행에서, 처음으로 성공이 나타나기까지 시행한 횟수 k에 대한 확률 분포입니다.
즉, k번째 시행에서 처음으로 성공할 확률은 아래와 같이 표현됩니다.
Pr(X=k)=(1−p)k−1pfork∈Z+Joint Distribution 많은 변수에 대한 확률 분포를 joint probability distribution 이라고 한다.
Probability Distribution Discrete 확률 분포 we use discrete probability distributions to model categorical variables.
Beta Distribution 2. 정의 베타 분포는 두 매개변수 α 와 β 에 대해 0 과 1 사이에서 정의되는 연속확률분포들의 가족 (a general family of continuous probability distributions) 을 의미한다.
Multinomial Distribution 다항분포 (multinomial distribution) 란, 여러 개의 값을 가질 수 있는 독립 확률변수들에 대한 확률분포를 의미한다.
Categorical Distribution Related References.
Poisson Distribution 푸아송 분포는 확률론에서 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이다.
Standard Normal Distribution x 축의 단위가 평균의 표준 편차로 표현되는 정규 분포를 의미하며, 이 분포는 평균이 0 이고, 표준편차가 1 인 값을 가진다.
Bernoulli Distribution X\sim B(p) (\sim 은 랜덤 변수 X 가 베르누이 분포 B(p) 를 따른다는 의미) 베르누이 분포는 어떤 trial 이 성공 또는 실패할 확률을 정의한다.
Precision Matrix multivariate Gaussian distribution 에서 covariance matrix 의 inverse 를 precision matrix 라고 부른다. 즉, 다음과 같이 표기할 수 있다.
Multivariate Gaussian Distribution 다변량 정규 분포는 1 차원 normal distribution 을 다차원으로 일반화한 분포를 의미한다.