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.
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+X\sim B(p) (\sim 은 랜덤 변수 X 가 베르누이 분포 B(p) 를 따른다는 의미)
많은 변수에 대한 확률 분포를 joint probability distribution 이라고 한다.
Discrete 확률 분포 we use discrete probability distributions to model categorical variables. i.e., variables that take a finite set of unordered values. Discrete distributions are...
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.
다항분포 (multinomial distribution) 란, 여러 개의 값을 가질 수 있는 독립 확률변수들에 대한 확률분포를 의미한다. 예를 들어, k 면을 가진 주사위를 n 번 굴렸을 때, 각 면이 나타날 수 있는 횟수에 대한 확률을 모델링 할 수 있다.
푸아송 분포는 확률론에서 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이다.
K 개의 서로 배타적인 결과 중 하나가 나오는 한 번의 시행을 나타내는 분포다. 주사위를 한 번 굴리는 것, 문서에서 토픽 하나를 고르는 것이 여기 해당한다.
x 축의 단위가 평균의 표준 편차로 표현되는 정규 분포를 의미하며, 이 분포는 평균이 0 이고, 표준편차가 1 인 값을 가진다.
multivariate Gaussian distribution 에서 covariance matrix 의 inverse 를 precision matrix 라고 부른다.
사후 예측 분포 (posterior predictive distribution) 는 관측된 데이터를 조건으로 했을 때 관측될 가능성이 있지만 관측되지 않은 데이터에 대한 분포를 의미한다