Probit Function
probit 함수는 quantile function 의 일종으로, 표준 정규 분포 의 CDF 에 대한 inverse 함수를 의미한다:
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probit 함수는 quantile function 의 일종으로, 표준 정규 분포 의 CDF Φ(z) 에 대한 inverse 함수를 의미한다:
probit(p)=Φ−1(p) for p∈(0,1)
Quantile Function quantile function 은 CDF 의 역함수를 의미하며, 어떤 분포의 함수 F 에 대한 quantile function Q 는 다음을 만족하는 x 를 반환한다 F {X}(x):=\operatorname{Pr}(X\leq x)=p 즉, CDF 에서는 랜덤 변수 X 가 x...
CDF A cumulative distribution function (cdf) of a multivariate real-valued random variable X with states \boldsymbol{x}\in\mathbb{R}^{D} is given by F...
Gaussian Distribution A.1) Single Variable \displaystyle\mathcal{N}\left(x\mid\mu,\sigma^{2}\right)=\frac{1}{\left(2\pi\sigma^{2}\right)^{1/2}}\exp\left\{-\frac{1}{2\sigma^{2}}(...
Mean Function 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...
Gamma Function Gamma function 은 factorial 을 실수/복소수 영역으로 확장한 함수다. \Gamma(\alpha)=\int 0^\infty x^{\alpha-1}e^{-x}dx 양의 정수 n 에 대해 다음 관계를 가진다.
Inverse Transform Sampling Inverse transform sampling 는 어떤 확률 분포에서 해당 분포의 inverse cumulative distribution (또는 quantile function) F^{-1}(x) 를 활용해서 임의의 값을 생성하는 방법을 의미한다.
Probability Distribution Discrete 확률 분포 we use discrete probability distributions to model categorical variables.
Q-Q Plot Q-Q plot 은 두 확률 분포를 비교하는 시각적 방법으로, 확률 분포의 Quantile 을 plotting 함으로써 비교를 수행한다. 만약 두 분포가 비슷하면, Q-Q plot 은 y=x 형태를 보일 것이다.
Joint Distribution 많은 변수에 대한 확률 분포를 joint probability distribution 이라고 한다.
Probability Mass Function B) Related PDF C) References.