기억이 필요없는 특성을 의미하는 것 같다. 어디에 쓰이는지는 잘 모르겠음.
In discrete memorylessness
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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.
The mode (statistics) is the value that appears most often in a set of data values.
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.
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.
Discrete 확률 분포 we use discrete probability distributions to model categorical variables. i.e., variables that take a finite set of unordered values.
Geometric Distribution 의 정의 기하분포(Geometric Distribution)는 성공 확률이 p인 베르누이(Bernoulli distribution) 시행에서, 처음으로 성공이 나타나기까지 시행한 횟수 k에 대한 확률 분포입니다.
Sufficiency : T(X 1, X 2,…, X n) is said to have ‘sufficiency’ for the parameter, if the conditional of X 1, X 2,… X n given T=t does not rely on the value of the parameter.
Erlang distribution(얼랭 분포) 은 Gamma distribution 에서 shape parameter k 가 이산값을 따르는 분포를 의미한다: discretised PDF 얼랭 분포의 pdf 는 다음과 같다.
The mean function \mu {X}(t) of a random process \{X(t)\} is a function that specifies the expected value at each time t \mu {X}(t)\stackrel{\text{def}}{=}E[X(t)] 예시...
분포의 중심이 되는 값이다. Probability Theory 에서, 랜덤 변수 X 에 대한 expected value 는 E(X) 또는 E[X] 로 표기된다.