Laplace(x;μ,γ)=2γ1exp(−γ∣x−μ∣)
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Laplace distribution
Tags Laplace distribution PDF P(X)=\lambda e^{-\lambda X} Cumulative Distribution Function F(x;\lambda)=\begin{cases}1-e^{-\lambda x}&x\geq0\\0&x<0\end{cases} .
Discrete 확률 분포 we use discrete probability distributions to model categorical variables. i.e., variables that take a finite set of unordered values.
많은 변수에 대한 확률 분포를 joint probability distribution 이라고 한다.
Erlang distribution(얼랭 분포) 은 Gamma distribution 에서 shape parameter k 가 이산값을 따르는 분포를 의미한다: discretised PDF 얼랭 분포의 pdf 는 다음과 같다.
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.
The gamma distribution can be parameterized in terms of a shape parameter α = k and an inverse scale parameter β =1/θ, called a rate parameter.
푸아송 분포는 확률론에서 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이다. 정해진 시간 안에 어떤 사건이 일어날 횟수에 대한 기댓값을 \lambda 라고 했을 때, 그 사건이 k 회 일어날 확률은 다음과 같다.
Geometric Distribution 의 정의 기하분포(Geometric Distribution)는 성공 확률이 p인 베르누이(Bernoulli distribution) 시행에서, 처음으로 성공이 나타나기까지 시행한 횟수 k에 대한 확률 분포입니다.
성공확률이 p 인 statistic/Bernoulli distribution 의 시행을 n 번 반복시행할 때, 성공횟수를 나타내는 확률변수 X 의 분포 (X\sim Bin(n,p)) 를 이항분포 (binomial distribution) 이라고 합니다.
랜덤 변수 x 의 분포가 exponential family 를 따른다고 했을때, pdf 는 다음과 같이 쓰여질 수 있다.