본 논문에서는 정규분포의 유도과정을 살펴보았으며 다음과 같이 중요한 정규분포의 성질을 체계화 하여 정리 하였고 정규분포와 관련된 여러가지 확률분포에 대하여 알아보았다. X의 분포가 N(μ, σ^(2))일 때 다음 성질들이 성립한다. 1) E(X)=μ V(X)=σ^(2) 2) M_(X)(θ)=e^(μθ+θ^(2)σ^(2)/2) 3) Y=ax+b의 분포는 N(aμ+b, a^(2)+σ^(2)) 4) T=(X-μ)/σ이면 P(μ+aσ
본 논문에서는 정규분포의 유도과정을 살펴보았으며 다음과 같이 중요한 정규분포의 성질을 체계화 하여 정리 하였고 정규분포와 관련된 여러가지 확률분포에 대하여 알아보았다. X의 분포가 N(μ, σ^(2))일 때 다음 성질들이 성립한다. 1) E(X)=μ V(X)=σ^(2) 2) M_(X)(θ)=e^(μθ+θ^(2)σ^(2)/2) 3) Y=ax+b의 분포는 N(aμ+b, a^(2)+σ^(2)) 4) T=(X-μ)/σ이면 P(μ+aσ이항분포, Poisson분포, 표본 평균의 분포, 중심극한정리, x^(2)-분포가 정규 분포와 관련된 분포이다.
본 논문에서는 정규분포의 유도과정을 살펴보았으며 다음과 같이 중요한 정규분포의 성질을 체계화 하여 정리 하였고 정규분포와 관련된 여러가지 확률분포에 대하여 알아보았다. X의 분포가 N(μ, σ^(2))일 때 다음 성질들이 성립한다. 1) E(X)=μ V(X)=σ^(2) 2) M_(X)(θ)=e^(μθ+θ^(2)σ^(2)/2) 3) Y=ax+b의 분포는 N(aμ+b, a^(2)+σ^(2)) 4) T=(X-μ)/σ이면 P(μ+aσ
In this thesis, we examine the normal distribution. Also, we systematized and arrange the characters of normal distribution and many difference of distributions related to normal distribution. If the distribution of x is N(μ, σ^(2)), the following characters are formed. 1) E(X) = μ, V(X) = σ^(2) 2) ...
In this thesis, we examine the normal distribution. Also, we systematized and arrange the characters of normal distribution and many difference of distributions related to normal distribution. If the distribution of x is N(μ, σ^(2)), the following characters are formed. 1) E(X) = μ, V(X) = σ^(2) 2) Mx(θ) = e^(μθ + θ^(2)σ^(2)/2) 3) The distribution of Y = ax + b is N (aμ + b, a^(2)+σ^(2)) 4) When T is equal to (X - μ)/σ a, P(μ + aσ< X <μ + bσ) = P(a< T
In this thesis, we examine the normal distribution. Also, we systematized and arrange the characters of normal distribution and many difference of distributions related to normal distribution. If the distribution of x is N(μ, σ^(2)), the following characters are formed. 1) E(X) = μ, V(X) = σ^(2) 2) Mx(θ) = e^(μθ + θ^(2)σ^(2)/2) 3) The distribution of Y = ax + b is N (aμ + b, a^(2)+σ^(2)) 4) When T is equal to (X - μ)/σ a, P(μ + aσ< X <μ + bσ) = P(a< T
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