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-- Title : [Stats] 이항 분포
-- Reference : mindscale.kr
-- Key word : 통계 확률 이항 분포 rbinom dbinom statistics 이항분포 베르누이
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■ 이항 분포
- 연속된 n번의 독립적 시행에서 각 시행이 확률 p를 가질 때의 이산 확률 분포.
- 베르누이 시행이라고 불리기도 함.
- "하나의 확률 값을 가지고 그 결과가 나올 수 있는 경우의 분포 수"
■ rbinom(x, y, p) : 경우의 분포 randon 값 추출
- x : 회수
- y : 최대값
- p : 확률
■ dbinom(x, y, p) : 경우의 분포 확률
- x : 회수
- y : 최대값
- p : 확률
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# -- 이항 분포
# 연속된 n번의 독립적 시행에서 각 시행이 확률 p를 가질 때의 이산 확률 분포
# 베르누이 시행이라고 불리기도
# -- 고객들이 구매할 확률이 70%일 때
# 하루 10명의 고객이 방문한다고 하면
# 14일간의 하루 구매건수 시뮬레이션 하기
rbinom(14, 10, 0.7)
# 7 7 5 8 5 8 6 9 7 6 10 6 8 8
x = rbinom(14, 10, 0.7)
x
sum(x)
100/140 # 0.7142857
# -- 고객들이 구매할 확률이 70%일 때
# 하루 10명의 고객이 방문한다고 하면
# 7명이 구매할 확률을 이항 분포로 구하기
dbinom(7, 10, 0.7)
dbinom(0:10, 10, 0.7)
# [1] 0.0000059049 0.0001377810 0.0014467005 0.0090016920 0.0367569090 0.1029193452 0.2001209490
# [8] 0.2668279320 0.2334744405 0.1210608210 0.0282475249
dbinom(0:10, 10, 99/140)
# [1] 4.640430e-06 1.120494e-04 1.217512e-03 7.839592e-03 3.312706e-02 9.598767e-02 1.931459e-01
# [8] 2.665010e-01 2.413134e-01 1.294852e-01 3.126595e-02
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