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궁금한 것들의 간결한 정리. 베르누이 분포를 따르는 확률분포 $X in { apple , banana }$ 가 확률 $p$로 $apple$, 확률 $1-p$로 $banana$ 의 값을 갖는 경우,. P(X=x ; p) &=& delta(x,apple)p delta(x,banana)(1-p). Delta(x,apple)p (1- delta(x,apple) (1-p). P { delta(x,apple)}(1-p) {1- delta(x,apple)}. 이때, $ delta(x,a)$는 델타함수이며, x=a 일 때 1의 값을, 그렇지 않은 경우 0 이 되는 성질을 갖는다. 델타함수를 사용함으로써 베르누의 분포 수식을 간결하게 기술할 수 있으며, 값을 대입해보면 $P(X=x;p)$는 $x=a$일 때 $p$가 되며, 그렇지 않은 경우 $1-p$가 된다. P(X=x ; p 1, p 2, cdots , p m) = prod {i=1} m ( delta(x i,1)p i delta(x i,0)(1-p i) $.

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궁금한 것들의 간결한 정리. 베르누이 분포를 따르는 확률분포 $X in { apple , banana }$ 가 확률 $p$로 $apple$, 확률 $1-p$로 $banana$ 의 값을 갖는 경우,. P(X=x ; p) &=& delta(x,apple)p delta(x,banana)(1-p). Delta(x,apple)p (1- delta(x,apple) (1-p). P { delta(x,apple)}(1-p) {1- delta(x,apple)}. 이때, $ delta(x,a)$는 델타함수이며, x=a 일 때 1의 값을, 그렇지 않은 경우 0 이 되는 성질을 갖는다. 델타함수를 사용함으로써 베르누의 분포 수식을 간결하게 기술할 수 있으며, 값을 대입해보면 $P(X=x;p)$는 $x=a$일 때 $p$가 되며, 그렇지 않은 경우 $1-p$가 된다. P(X=x ; p 1, p 2, cdots , p m) = prod {i=1} m ( delta(x i,1)p i delta(x i,0)(1-p i) $.

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1 izznoy's blog

2 이산확률분포

3 1 bernoulli distribution

4 begin{eqnarray}

5 end{eqnarray}

6 multivariate bernoulli distribution

7 2 binary distribution 이항분포

8 3 multinomial distribution

9 frac {n

10 4 poisson distribution

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izznoy's blog,이산확률분포,1 bernoulli distribution,begin{eqnarray},end{eqnarray},multivariate bernoulli distribution,2 binary distribution 이항분포,3 multinomial distribution,frac {n,4 poisson distribution,e { lambda}$,posted by izznoy,no comments,article 'a,종족 대표

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궁금한 것들의 간결한 정리. 베르누이 분포를 따르는 확률분포 $X in { apple , banana }$ 가 확률 $p$로 $apple$, 확률 $1-p$로 $banana$ 의 값을 갖는 경우,. P(X=x ; p) &=& delta(x,apple)p delta(x,banana)(1-p). Delta(x,apple)p (1- delta(x,apple) (1-p). P { delta(x,apple)}(1-p) {1- delta(x,apple)}. 이때, $ delta(x,a)$는 델타함수이며, x=a 일 때 1의 값을, 그렇지 않은 경우 0 이 되는 성질을 갖는다. 델타함수를 사용함으로써 베르누의 분포 수식을 간결하게 기술할 수 있으며, 값을 대입해보면 $P(X=x;p)$는 $x=a$일 때 $p$가 되며, 그렇지 않은 경우 $1-p$가 된다. P(X=x ; p 1, p 2, cdots , p m) = prod {i=1} m ( delta(x i,1)p i delta(x i,0)(1-p i) $.

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izznoy's blog: 이산확률분포

http://www.izznoy.blogspot.com/2015/08/blog-post_13.html

궁금한 것들의 간결한 정리. 베르누이 분포를 따르는 확률분포 $X in { apple , banana }$ 가 확률 $p$로 $apple$, 확률 $1-p$로 $banana$ 의 값을 갖는 경우,. P(X=x ; p) &=& delta(x,apple)p delta(x,banana)(1-p). Delta(x,apple)p (1- delta(x,apple) (1-p). P { delta(x,apple)}(1-p) {1- delta(x,apple)}. 이때, $ delta(x,a)$는 델타함수이며, x=a 일 때 1의 값을, 그렇지 않은 경우 0 이 되는 성질을 갖는다. 델타함수를 사용함으로써 베르누의 분포 수식을 간결하게 기술할 수 있으며, 값을 대입해보면 $P(X=x;p)$는 $x=a$일 때 $p$가 되며, 그렇지 않은 경우 $1-p$가 된다. P(X=x ; p 1, p 2, cdots , p m) = prod {i=1} m ( delta(x i,1)p i delta(x i,0)(1-p i) $.

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izznoy's blog: 포아송 분포

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궁금한 것들의 간결한 정리. 유도는 이항분포의 $p= frac{ lambda}{n}$에서 $p$를 발생하기 어려운 사건 (;낮은 확률)으로 가정하여, $n$을 무한대로 보내는 방식으로 유도하게 된다. 포아송 분포란, 평균적으로 $ lambda$회 발생하는 사건이 $x$회 발생할 확률이다. 이는 $ lambda = k$인 포아송 분포가 $k$에서 가장 높은 확률을 갖는 모습으로 확인할 수 있다.). 포아송 분포의 확률함수는 다음과 같다. F(x) = frac{e {- lambda} lambda x}{x! 만약 사건이 발생할 확률이 높은 경우에 포아송 분포를 사용한다면, 다음과 같은 문제점이 생길 수 있다. 발생 확률이 높음 - $ lambda$ 가 커짐 - 평균 및 분산이 커짐 - 그래프가 점점 평평해짐. 따라서 포아송 분포는 사건이 발생할 일이 적을 때 분포로써의 특성 더 잘 나타낼 수 있다. 대지진은 자주 발생하지 않는 사건이기 때문에 포아송 분포에 따라 발생한다고 가정할 수 있다.

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izznoy's blog: 관사

http://www.izznoy.blogspot.com/2015/08/blog-post.html

궁금한 것들의 간결한 정리. 1) 종족 대표 a=any. A fox is a cunning animal. I have an Israeli friend here. 3) a= the same. Birds of a feather flock together. We are of an age. 4) a= a certain. It is true in a sense. 5) a day = per day. Please give me a call at least once a day. 왜 a를 굳이 쓰는 걸까 - some distances를 쓰기 애매해서 / 관용적으로. Oil paintings look better at a distance. A의 활용새 : 하나의 , 특정한, per day , at a distance (멀찌감치). 1) 앞에 나온 명사 or 누구나 다 아는 상황에서. I went to the airport to see her off. 2) 특정 명사를 '한정' 지을 때 (the of ). 누구나 다 ...

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Mdash; 2 months ago with 62 notes. Cactus Art Prints by Picturing Juj. More Things and Stuff. Mdash; 7 months ago with 550 notes. Mdash; 7 months ago with 4 notes. Mdash; 8 months ago with 96 notes. Definitely a Knit Shawl. Is a crescent shaped wrap designed to look like crochet. Fool your knitting group patterns and try out this fun new technique. Pattern on Ravelry. Mdash; 1 year ago with 116 notes. Knitting in bed so I can switch to nap-mode every other row. Mdash; 1 year ago with 24 notes.

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February 9, 2016. After a year and some months, the beast is finished. I learned more than I care to admit with this sweater, one thing being a bias bind off. Instead of the stair step shape you normally get when binding off (left shoulder below) you get a smooth one (right shoulder) and it makes the seaming process so much easier. Oh how I wish I knew of this sooner! Notes on Ravelry, this was caught early-ish and only done on the back. I decided to live with the mistakes (for once! Ugh, I love this swe...

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궁금한 것들의 간결한 정리. 베르누이 분포를 따르는 확률분포 $X in { apple , banana }$ 가 확률 $p$로 $apple$, 확률 $1-p$로 $banana$ 의 값을 갖는 경우,. P(X=x ; p) &=& delta(x,apple)p delta(x,banana)(1-p). Delta(x,apple)p (1- delta(x,apple) (1-p). P { delta(x,apple)}(1-p) {1- delta(x,apple)}. 이때, $ delta(x,a)$는 델타함수이며, x=a 일 때 1의 값을, 그렇지 않은 경우 0 이 되는 성질을 갖는다. 델타함수를 사용함으로써 베르누의 분포 수식을 간결하게 기술할 수 있으며, 값을 대입해보면 $P(X=x;p)$는 $x=a$일 때 $p$가 되며, 그렇지 않은 경우 $1-p$가 된다. P(X=x ; p 1, p 2, cdots , p m) = prod {i=1} m ( delta(x i,1)p i delta(x i,0)(1-p i) $.

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