위키피디아 펌 및 AI 설명 추가 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%A7%88%EB%A5%B4%EC%BD%94%ED%94%84_%EC%97%B0%EC%87%84 확률론에서 마르코프 연쇄(Марков 連鎖, 영어: Markov chain)는 이산 시간 확률 과정이다. 마르코프 연쇄는 시간에 따른 계의 상태의 변화를 나타낸다. 매 시간마다 계는 상태를 바꾸거나 같은 상태를 유지한다. 상태의 변화를 전이라 한다. 마르코프 성질은 과거와 현재 상태가 주어졌을 때의 미래 상태의 조건부 확률 분포가 과거 상태와는 독립적으로 현재 상태에 의해서만 결정된다는 것을 뜻한다 정의 확률 공...

외계인 지구 방문의 날과 13일의 금요일: 온 우주의 불운을 몰고 온 날? 상상해 보세요. "지구 방문의 해"를 맞아 외계인이 모처럼 지구를 방문했는데, 마침 그 날이 13일의 금요일이라면? 과연 우주에서 온 이 방문객도 지구의 '불운의 날'에 영향을 받을까요? 별의 세계에서 만난 일과 지구의 오랜 미신이 어떻게 만나는지, 그 확률을 알아보는 것은 정말 흥미로운 일입니다. 13일의 금요일, 우주의 패턴? 13일의 금요일은 오랫동안 불운의 날로 알려져 왔습니다. 이 미신은 13이라는 숫자와 금요일이라는 요일의 결합으로, 많은 이들에...

푸아송 분포 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 확률론에서, 푸아송 분포(Poisson分布, 영어: Poisson distribution)는 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이다. * 푸아송 분포는 이항분포의 특수한 형태이다. 이항분포를 따르는 위와 같은 확률변수 X에서, n이 대단히 크고 p가 대단히 작을 경우, 이 확률변수 X는 λ=np인 푸아송 분포로 근사할 수 있다.

질문 : https://kin.naver.com/qna/detail.naver?d1id=11&dirId=1113&docId=475307792 뽑기 횟수는 2000번으로 제한이 되어 있는데 2000번 안에 0.0430% 확률을 뚫고 원하는 아이템을 획득할 수 있는지? 계산 expect = 2000회 시도했을 때, 나오는 기대 횟수 < 1 1-p.dragon = 1번 시도시, 나오지 않을 확률 (1-p.dragon)^2000 = 2000번 시도시, 2000번 연속으로 나오지 않을 확률 = 약 42.31% 1 - (1-p.dragon)^2000 = 2000번 시도시 적어도 1번 이상 나올 확률 = 약 57.69% howmany 리스트 = {0회 나올 확률%, 1회 나올 확률%, 2회 나올 ...

게임 설정 총 스테이지 : 60 stages 스테이지 타입 : 3 中 1 랜덤 확률로 등장 - A타입 = 52% 확률, 클리어 타임 20초 - B타입 = 25% 확률, 클리어 타임 100초 - C타입 = 23% 확률, 클리어 타임 60초 총 스테이지 60개를 모두 끝냈을 때, 최소 시간 기록(36분50초=2210초) 미만일 확률은? * 각 스테이지는 연속 플레이하는 것으로 한다.

같은 외형과 스펙의 전구를 두 회사 A, B 에 주문발주해 사용중이다. 제품 불량률은 각각 (A사) 2%, (B사) 3% 이다. A사, B사의 전구가 각각 50개, 100개씩 들어 있는 하나의 상자에서 전구를 꺼내 확인하니 불량품이었다. 이 불량품이 회사 B의 제품일 확률을 구하시오. 베이즈 정리는 주어진 조건 하에서 어떤 사건이 발생할 확률을 구하는 데 사용되는 중요한 확률 이론 중 하나입니다. 이 정리는 사전 확률과 사후 확률의 개념을 연결하며, 주어진 증거에 따라 특정 가설의 신뢰도를 갱신하는 데 매우 유용합니다. 1. 베이즈 정리의 기...

총 10개의 아이템이 있고, 두 부류로 구분 됨. A형 5종 : 각 12% 의 확률로 선택됨 B형 5종 : 각 8% 의 확률로 선택됨 합계 100%로 10개 상품이 온전히 있을 때 그 중 1개 뽑을 때의 확률을 의미함. 실제로는 아이템 구매시 2개의 아이템이 선택되어 나오고, 동일한 아이템이 한꺼번에 나오지는 않음. B형 아이템 중 특정한 아이템인 B1이 나올 확률은? B1을 획득할 확률 = A상품 후 B1을 뽑는 확률 + B1아닌 B상품 후 B1을 뽑는 확률 + B1을 처음에 뽑는 확률 * 동일한 아이템이 선택되지 않도록 순차적으로 뽑는다고 생각하면, 두번째 선...

https://en.wikipedia.org/wiki/Coupon_collector%27s_problem 카드가 있습니다. 카드는 총 n 종류이고, 1회에 1번 카드 덱에서 카드를 받습니다. (단, 쿠폰을 뽑는 쿠폰박스의 쿠폰 갯수는 무한대로, 이전에 뽑은 쿠폰의 종류에 영향을 받지 않습니다.)이 때, 임의의 한 종류 카드가 뽑힐 확률은 1/n 로 모든 종류의 카드가 동일합니다. 중복되는 카드는 다른 사람과 교환할 수 없습니다. 질문 : What is the probability that more than t sample trials are needed to collect all n coupons? Given n coupons, how many coupons do you...

로또 확률 - 6/45 로또를 5게임을 선택 했을 때, 당첨 번호 6개가 5게임의 모든 숫자들의 집합에 포함될 확률은? 1) 5set 모두 숫자가 안겹치는 경우 : 최상의 경우 1게임이 1등에 당첨 & 나머지 모두 꽝 45개중에 30개 숫자를 선택하고 - > 5게임으로 숫자들을 분배하는 걸로 보면 되니까 총 경우의 수: 45개의 숫자 중 30개를 뽑는 경우의 수는 45C30입니다. 바람직한 경우의 수: 6개의 당첨 번호를 이미 뽑았다고 가정하면, 나머지 24개 숫자를 45-6=39개의 숫자 중에서 뽑는 경우의 수와 같습니다. 즉, 39C24입니다. 확률: 바람직한 경...

1. 게임간 숫자 중복 선택을 허용하지 않을 때 문제 요약 - 45개의 번호 중 6개가 1등 번호입니다. - 5게임을 중복 없이 선택하면 총 30개의 번호가 선택됩니다. - 이 30개 번호 중에 1등 번호가 하나도 포함되지 않을 확률을 구하려고 합니다. 접근 방식 1. **총 경우의 수:** - 45개 숫자 중 30개를 선택하는 경우의 수는 \(\binom{45}{30}\)입니다. 2. **바람직하지 않은 경우의 수:** - 1등 번호 6개를 제외한 39개 숫자 중 30개를 선택하는 경우의 수는 \(\binom{39}{30}\)입니다. 3. **확률 계산:** - 확률은 \(\frac{\binom{39}{30}...

왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)는 통계학에서 데이터 분포의 형태를 설명하는 두 가지 중요한 척도입니다. 각각의 개념을 자세히 설명하면 다음과 같습니다: 1. 왜도 (Skewness) 왜도는 데이터 분포의 비대칭성을 나타내는 척도입니다. 왜도의 값은 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 비대칭적으로 분포되어 있는지를 나타냅니다. 왜도의 종류는 다음과 같습니다: - 양의 왜도 (Positive Skewness): 분포의 오른쪽 꼬리가 더 긴 경우입니다. 이 경우 데이터의 대부분이 평균보다 작은 값에 몰려 있으며, 평균보다 큰 값들이 일부 존재하게...

https://m.blog.naver.com/shipbuilding_pro/222239092204 신뢰도 함수 R(t) 신뢰도 함수 R(t)는 시스템이나 부품의 수명 시간 t 동안 신뢰도를 나타내는 함수입니다. 일반적으로 지수 분포나 와이블 분포 등의 확률 분포를 따릅니다. 고장 확률 분포는 시스템이나 부품이 고장 날 확률을 나타내는 분포입니다. 신뢰도 함수 R(t)와 고장 확률 분포는 밀접한 상관관계가 있습니다. 신뢰도 함수 R(t)는 고장 확률 분포를 적분하여 구할 수 있으며, 고장 확률 분포는 신뢰도 함수 R(t)를 미분하여 구할 수 있습니다. 예를 들어, 지수 분포를 ...

1. 평균 μ = E(X) μ : 뮤로 읽음 계산기에서는 mean(), 엑셀에서는 average() 함수 사용 표본의 평균은 X (엑스바) 로 표시함 2. (공) 분산 1. **분산** σ² = (\( \text{Var}(X) \)): \[ \text{Var}(X) = E\left( \left( X - \mu \right)^2 \right) \] 표본의 분산은 s² 으로 표시 2. **공분산** (\( \text{Cov}(X, Y) \)): \[ \text{Cov}(X, Y) = E\left( (X - \mu_X)(Y - \mu_Y) \right) = E(XY) - \mu_X \mu_Y \] X,Y 가 독립일 때 공분산은 0 3. 표준편차 **표준편차** (\( \sigma \)): \[ \sigma = \sqrt{E\left( (X - E(X))^2 \right...

1. 문제 조건 끈 끈은 모두 5개이다. 모든 끈은 다른 끈들과 구별 가능하다. 모든 끈은 대칭으로 '좌우/위아래/앞뒤'를 구별할 수 없다. 묶는 방법 5개 끈들의 모든 10개의 말단들 중 하나를 "묶는 말단=Source"로 선택하고, "Source"를 제외한 나머지 9개의 말단들 중에서 "묶여지는 말단=Target" 하나를 랜덤하게 골라서 묶는다. (Target이 선택될 확률은 1/9로 동일하다) 앞서 선택된 "Source"를 제외한 나머지 말단 중 하나를 다시 "Source"로 선택하고, "Source"를 제외한 나머지 9개의 "Target" 들 중 하나에 랜덤하게 묶는다. 위 과...

1. 전제조건 주사위는 6면이다. 각 면이 나올 확률은 '1/6' 로 동일하다. 각 면에는 0 에서 5까지의 숫자가 적혀 있다. 1~5까지의 숫자는 족보를 구성할 수 있지만, '0'은 아무런 족보도 구성하지 못한다. 2. 족보별 확률의 계산 원페어 설명 : 1~5 中 임의의 수(a≠0)가 1 pair 가 되었다고 하면, a를 제외하고 0이 2개 있는 경우와 그렇지 않은 경우(모두 다른 숫자)로 나누어 생각해야 합니다. a가 될 수 있는 숫자는 5종류이기 때문에 5를 곱해서 pair_1 에 저장하였습니다. 참고 : nCr(4,3)+nCr(4,2) = nCr(5,3) 투페어 트리플 풀하우...

경우의 수에 대하여 잘 정리되어 있는 PDF 자료입니다. 구글 웹서핑중 다음 주소에서 직접 검색되는 자료라서 출처는 잘 모르겠습니다. http://d1anutt72n1dwl.cloudfront.net/course/1415094153.48_jh.pdf 혹시 문제가 되는 경우에 댓글등의 방법으로 말씀해주세요.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A0%95%EA%B7%9C%EB%B6%84%ED%8F%AC (정규분포) https://namu.wiki/w/%EC%A0%95%EA%B7%9C%EB%B6%84%ED%8F%AC (정규분포표 보는 법) http://math7.tistory.com/48

https://en.wikipedia.org/wiki/Permutation https://en.wikipedia.org/wiki/Heap%27s_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Steinhaus%E2%80%93Johnson%E2%80%93Trotter_algorithm