User Tools

Site Tools


poisson_distribution

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revisionBoth sides next revision
poisson_distribution [2019/11/05 08:01] hkimscilpoisson_distribution [2019/11/05 08:02] hkimscil
Line 12: Line 12:
  
 Lambda를 알고 있을 때, 사건이 x만큼 발생할 확률은 어떨까에 대한 답은 아래와 같이 구한다. 여기서 e는 2.718282 의 상수이다. Lambda를 알고 있을 때, 사건이 x만큼 발생할 확률은 어떨까에 대한 답은 아래와 같이 구한다. 여기서 e는 2.718282 의 상수이다.
 +
 +
 +<code>
 +e <- exp(1) 
 +e
 +</code>
 +<code>
 +> e <- exp(1) 
 +> e
 +[1] 2.718282
 +</code>
 +
 +
  
 \begin{eqnarray*} \begin{eqnarray*}
 P(X = x) & = & \frac {\lambda^{x} e^{-\lambda}}{x!}, \;\; \text{for } x = 0, 1, 2, 3, . . . \\ P(X = x) & = & \frac {\lambda^{x} e^{-\lambda}}{x!}, \;\; \text{for } x = 0, 1, 2, 3, . . . \\
 \end{eqnarray*} \end{eqnarray*}
-===== e.g., =====+
 R에서는 ''dpois(x, lambda)''의 명령어를 사용하여 확률을 구한다. 예를 들면 신한은행 마포 지점의 시간 당 평균 손님방문이 30명이라고 한다면, 즉 lambda = 30일 때, 시간 당 25명이 방문할 확률은 아래와 같다 (0.05111534).  R에서는 ''dpois(x, lambda)''의 명령어를 사용하여 확률을 구한다. 예를 들면 신한은행 마포 지점의 시간 당 평균 손님방문이 30명이라고 한다면, 즉 lambda = 30일 때, 시간 당 25명이 방문할 확률은 아래와 같다 (0.05111534). 
  
Line 42: Line 55:
 </code> </code>
  
-===== e.g. ppois ===== 
 한달 평균 경부고속도로에서 자동차 사고가 날 수는 30이라고 한다. 그렇다면 이번 달 사고가 28번 이하일 확률은? 한달 평균 경부고속도로에서 자동차 사고가 날 수는 30이라고 한다. 그렇다면 이번 달 사고가 28번 이하일 확률은?
  
Line 74: Line 86:
 [1] 0.07263453 [1] 0.07263453
 > </code> > </code>
- 
- 
-<code> 
-e <- exp(1)  
-e 
-</code> 
-<code> 
-> e <- exp(1)  
-> e 
-[1] 2.718282 
-</code> 
  
 \begin{eqnarray*} \begin{eqnarray*}
poisson_distribution.txt · Last modified: 2019/11/05 08:03 by hkimscil

Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki