Must Learning With Statistics

2. 이산형 확률분포 첫 번째 챕터에서 확률변수의 개념을 말씀드리면서 확률변수는 가능한 값들에 대한 확률이 알려져 있고 그것을 계산하는 계산하는 함수가 확률함수(Probability Function)라는 것을 말씀드렸습니다. 그렇다면 이러한 확률들은 어떻게 알 수 있을까요. 그 확률변수들이 가지고 있는 확률의 구조를 알아야 하며 이 확률 구조를 흔히 확률분포(Probability Distribution)라고 합니다. 이산형 확률변수 => 이산형 확률분포 => 확률질량함수(Probability Mass Function, $pmf$) 연속형 확률변수 => 연속형 확률분포 => 확률밀도함수(Probability Density Function, $pdf$) 일반적으로 확률을 계산하는 대부분의 분석들은 이 확률분..