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유한 수학 예제
단계 1
단계 1.1
이산 확률변수 는 분리된 값의 집합을 갖습니다 (예를 들어 , , ...). 이산 확률변수의 확률분포는 각각의 가능한 값 에 확률 를 할당합니다. 각 에 대해 확률 는 부터 까지의 값을 가지며 모든 가능한 값에 대한 확률의 합은 입니다.
1. 각 에 대해 입니다.
2. .
단계 1.2
는 과 사이에 속하므로 확률분포의 첫 번째 성질을 만족합니다.
는 과 사이에 속합니다
단계 1.3
는 과 사이에 속하므로 확률분포의 첫 번째 성질을 만족합니다.
는 과 사이에 속합니다
단계 1.4
는 과 사이에 속하므로 확률분포의 첫 번째 성질을 만족합니다.
는 과 사이에 속합니다
단계 1.5
각 에 대해 확률 는 부터 까지의 닫힌 구간에 존재하며 이는 확률분포의 첫 번째 성질을 만족합니다.
모든 x 값에 대해
단계 1.6
모든 값에 대한 확률의 합을 구합니다.
단계 1.7
모든 가능한 값에 대한 확률의 합은 입니다.
단계 1.7.1
를 에 더합니다.
단계 1.7.2
를 에 더합니다.
단계 1.7.3
를 에 더합니다.
단계 1.8
각 에 대하여 확률 는 부터 까지의 닫힌 구간에 존재합니다. 또한, 모든 에 대한 확률의 합은 과 동일하며 이는 해당 표가 확률분포의 두 가지 성질을 만족함을 의미합니다.
주어진 표는 확률 분포의 두 가지 성질을 만족합니다:
성질 1: 모든 값에 대하여
성질 2:
주어진 표는 확률 분포의 두 가지 성질을 만족합니다:
성질 1: 모든 값에 대하여
성질 2:
단계 2
분포의 기대 평균은 분포를 무한번 반복했을 때 예상되는 값을 말합니다. 이는 각 값에 해당 이산 확률을 곱한 값과 동일합니다.
단계 3
단계 3.1
에 을 곱합니다.
단계 3.2
에 을 곱합니다.
단계 3.3
에 을 곱합니다.
단계 3.4
에 을 곱합니다.
단계 4
단계 4.1
를 에 더합니다.
단계 4.2
를 에 더합니다.
단계 4.3
를 에 더합니다.
단계 5
분포의 표준편차는 분산도를 나타내는 기준으로 분산의 제곱근과 같습니다.
단계 6
알고 있는 값을 적습니다.
단계 7
단계 7.1
에 을 곱합니다.
단계 7.2
에서 을 뺍니다.
단계 7.3
를 승 합니다.
단계 7.4
에 을 곱합니다.
단계 7.5
에 을 곱합니다.
단계 7.6
에서 을 뺍니다.
단계 7.7
를 승 합니다.
단계 7.8
에 을 곱합니다.
단계 7.9
에 을 곱합니다.
단계 7.10
에서 을 뺍니다.
단계 7.11
를 승 합니다.
단계 7.12
에 을 곱합니다.
단계 7.13
에 을 곱합니다.
단계 7.14
에서 을 뺍니다.
단계 7.15
를 승 합니다.
단계 7.16
에 을 곱합니다.
단계 7.17
를 에 더합니다.
단계 7.18
를 에 더합니다.
단계 7.19
를 에 더합니다.
단계 8
결과값은 다양한 형태로 나타낼 수 있습니다.
완전 형식:
소수 형태: