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음이항분포는 성공횟수(k), 실패횟수(r), 전체 시행횟수(n)에서 무엇을 변수로 놓고 무엇을 상수로 놓느냐에 따라 다양하게 정의됩니다. 형태는 f(변수,상수) 입니다.
① f(n;r) : 실패가 r번 발생할 때까지 전체 발생횟수가 n회일 확률.
② f(n;k) : 성공이 k번 발생할 때까지 전체 발생횟수가 n회일 확률.
③ f(r;n) : 전체 시행횟수가 n일 때까지, 실패횟수가 r회일 확률.
④ f(k;n) : 전체 시행횟수가 n회이 때까지, 성공이 k회일 확률.
⑤ f(r;k) : 성공이 k번 발생할 때까지 실패횟수가 r회일 확률.
⑥ f(k;r) : 실패가 r번 발생할 때까지, 성공이 k회일 확률.
3,4번은 이항분포이므로 나머지만 남겨봅시다.
① f(n;r) : 실패가 r번 발생할 때까지 전체 발생횟수가 n회일 확률.
② f(n;k) : 성공이 k번 발생할 때까지 전체 발생횟수가 n회일 확률.
⑤ f(r;k) : 성공이 k번 발생할 때까지 실패횟수가 r회일 확률.
⑥ f(k;r) : 실패가 r번 발생할 때까지, 성공이 k회일 확률.
이 중 6번 정의에 대한 통계량들입니다.
정의 | 성공확률을 p라고 했을 때, r번의 실패가 나오기까지 발생한 성공이 k번일 확률 p(X=k)의 분포 |
분포함수 | $ f(x;r,p)=\binom{x+r-1}{x}p^{x}(1-p)^{r} $ |
누적분포함수 | $F(x;r,p)=\sum_{k=0}^{\left \lfloor x \right \rfloor}\binom{k+r-1}{k}p^{k}(1-p)^{r}$ |
평균 | $\frac{pr}{1-p}$ |
분산 | $\frac{pr}{\left ( 1-p \right )^{2}}$ |
왜도 | $\frac{1+p}{\sqrt{pr}}$ |
첨도 | $3+\frac{6}{r}+\frac{}{}\frac{\left ( 1-p \right )^{2}}{pr}$ |
적률생성함수 | $\left ( \frac{1-p}{1-pe^{t}} \right )^{r} \quad (t<-\log p)$ |
특성함수 | $\left ( \frac{1-p}{1-pe^{it}} \right )^{r} \quad (t \in \mathbb{R})$ |
*시행의 결과가 오직 두가지 뿐인 시행을 '베르누이 시행'이라고 합니다. 시행의 두가지 결과를 보통 '성공' 과 '실패'라고 부릅니다.
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