확률분포2 확률 분포(Probability Distribution): 데이터의 패턴을 설명하는 핵심 도구 확률 분포는 무작위 변수가 취할 수 있는 값들과 그 값들이 나타날 확률을 나타내는 함수를 말합니다. 이를 통해 데이터가 어떻게 분포되는지를 이해하고 예측할 수 있으며, 주로 통계학과 확률론에서 사용됩니다. 확률 분포는 연속형 변수와 이산형 변수 모두에 적용되며, 통계 분석, 기계 학습, 신뢰성 분석 등 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다.확률 분포의 종류확률 분포는 크게 이산형 확률 분포와 연속형 확률 분포로 나뉩니다. 각 유형에 따라 데이터가 분포하는 방식과 계산 방식이 달라집니다.1. 이산형 확률 분포(Discrete Probability Distribution)이산형 확률 분포는 이산적인 값을 가지는 변수를 다룹니다. 즉, 변수가 취할 수 있는 값이 정수처럼 개별적으로 나열될 수 있을 때 사용됩니다.. 2024. 10. 5. 와이블 분포(Weibull Distribution): 신뢰성과 생존 분석의 필수 도구 와이블 분포(Weibull Distribution)는 확률 분포의 일종으로, 신뢰성 분석과 생존 분석에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 분포는 스웨덴의 수학자 월리마르 와이블(Wallodi Weibull)이 처음 제안했으며, 제품의 수명, 부품의 고장 시간, 자연 현상의 지속 시간 등을 분석할 때 자주 사용됩니다. 다양한 형태의 분포를 가지며, 유연성이 커 여러 상황에 적용할 수 있는 장점이 있습니다.와이블 분포의 정의와이블 분포는 두 가지 매개변수로 정의됩니다:형태 모수(Shape Parameter, k): 분포의 형태를 결정하는 변수로, 이 값에 따라 분포의 기울기와 형태가 달라집니다.규모 모수(Scale Parameter, λ): 분포의 확장성을 조절하며, 주로 평균 고장 시간이나 기대 수명을 나.. 2024. 10. 4. 이전 1 다음
