[레포트] 확률과 랜덤변수
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작성일 22-12-29 23:03
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2. 여러 번의 trial을 통해 experiment(실험)적인 PMF와 CDF를 구하고 이론(理論)적 수식을 이용한 binomial RV의 PMF/CDF와 비교해 본다.
Process
1. Binomial random variable의 실제 사례(instance)를 생각해 보고 matlab 등의 tool을 이용해 상황을 simulation한다. 그리고 random variable인 X는 자유투에 성공한 횟수이다. n번 중 x번 자유투에 성공하는 경우의 수는 nCx로 나타내고 그 확률은 경우의 수에 (p^x)*((1-p)^(n-x))를 곱하여 결국 binomial random variable로 나타내어진다.
[code]
n〓10;
p〓0.7;
X〓rand(n,1); % 10개의 난수를 생성.
for i〓1:n
if X(i)[p
X(i)〓1;
else
X(i)〓0;
end
end % p의 값에 따라 총 n번 중 발생하는 1과 0의 비율을 결정할 수 있다 1은 성공하는 경우, 0은 성공하지 못하는 경우를 나타낸다.설명
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확률과 랜덤변수
PROJECT 1
Goal
실제 사례(instance)를 이용한 simulation을 통해 experiment(실험)적 결과와 이론(理論)적 확률이 일치함을 확인하고 random variable 간의 관계를 이해한다.
-어떤 농구선수가 n번 자유투를 시도하는데 성공할 확률은 p, 성공하지 못할 확률은 (1-p)이다.
S〓zeros(n,1); % S라는 벡터에 그 개수를 저장.
count〓1; % 1의 개수를 세어줌.
for i〓1:n;
if X(i)〓〓1
count 〓 count+1;
end
S(i)〓count;
end
hist(max(S),1:10) % 이때 변수S는 행렬의 concept(개념)이므로 가장 마지막 element는 n번 …(drop)
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다. Simulation할 때에는 n〓10, p〓0.7로 가정한다.
