기억이 필요없는 특성을 의미하는 것 같다. 어디에 쓰이는지는 잘 모르겠음.
In discrete memorylessness
기억이 필요없는 특성을 의미하는 것 같다. 어디에 쓰이는지는 잘 모르겠음.
In discrete memorylessness
Pr(X>m+n∣X≥m)=Pr(X>n)Related Marginal independence Conditional independence 정의 That is, knowledge of Y’s value doesn’t affect your belief in the value of X, given a value of Z. Variables A and B are...
The mode (statistics) is the value that appears most often in a set of data values.
Markov property 를 만족한 상태에서 Markov 연쇄를 반복하다 보면 현재 상태의 확률이 직전 상태의 확률과 같아지면서 수렴하게 되는데, 이렇게 평형 상태에 도달한 확률 분포를 정적분포 (Stationary Distribution) 라고 합니다.
어떤 시행(실험)에서 특정 결과(샘플)가 나올 가능성을 확률 P(A), A \in \mathcal{A}로 표현한다. 다시 말해, 관측값 또는 관측 구간이 주어진 Probability Distribution에서 나타날 가능성의 정도를 의미한다.
likelihood 는 Probability 와 반대되는 개념으로, 랜덤 변수 X 에 따른 샘플 x 이 주어졌을 때, 랜덤 변수가 따르는 parameter 가 \theta 될 확률을 의미한다. 이는 주로 \mathcal{L}(\theta\mid x) 로 표현한다.
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...
기하분포(Geometric Distribution)는 성공 확률이 p인 베르누이(Bernoulli distribution) 시행에서, 처음으로 성공이 나타나기까지 시행한 횟수 k에 대한 확률 분포입니다.
the conditional probability that \mathrm{y}=y given \mathrm{x}=x as P(\mathrm{y}=y\mid\mathrm{x}=x)
The mean function \mu_{X}(t) of a random process \{X(t)\} is a function that specifies the expected value at each time t