이항분포
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Discrete Probability Distributions: 이산 확률 분포Machine Learning/Statistics 2025. 3. 31. 19:00
데이터 분석에서는 확률 분포를 이용하여 다양한 데이터 집합을 모델링하고 중요한 패턴을 파악할 수 있다. 확률 분포는 랜덤한 사건에서 가능한 결과들의 발생 확률을 설명하는데, 이 중 **이산 확률 분포(Discrete Probability Distributions)**는 개별적인 값(예: 정수)로 표현되는 사건을 다룬다. 예를 들어, 주사위를 굴렸을 때 나올 수 있는 값은 1, 2, 3, 4, 5, 6이며, 2.57 또는 3.184와 같은 소수 값이 나올 수 없다. 즉, 특정한 개수로 셀 수 있는 확률 변수를 나타내는 것이 이산 확률 분포이다. 이번 글에서는 대표적인 이산 확률 분포 네 가지, 즉 균등 분포(Uniform Distribution), 이항 분포(Binomial Distribution), 베르..
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Poisson Distribution: 포아송 분포Machine Learning/Statistics 2025. 3. 30. 19:00
데이터 전문가로서 확률 분포를 이해하는 것은 매우 중요하다. 확률 분포는 다양한 데이터의 패턴을 모델링하는 데 도움을 주며, 적절한 머신러닝 모델을 선택하는 데도 유용하다. 이번 글에서는 가장 일반적인 두 개의 이산 확률 분포인 이항 분포(Binomial Distribution)와 포아송 분포(Poisson Distribution)를 비교하고, 포아송 분포의 주요 특징과 활용 사례를 살펴보겠다. 포아송 분포(Poisson Distribution)란? 포아송 분포는 일정한 시간 동안 특정 사건이 발생할 확률을 모델링하는 확률 분포이다. 프랑스의 수학자 시메옹 드니 포아송(Simeon Denis Poisson)이 1830년에 처음 도출한 이 분포는 원래 도박에서 승리하는 횟수를 설명하기 위해 개발되었다. ..