Contents

• Binomial Distribution (이항분포)
  • Probability Mass Function, PMF (확률질량함수)
  • Cumulative Distribution Function, CDF(누적분포함수)
  • X+Y~Bin(m+n, p) 증명
• Hypergeometric Distribution (초기하분포)

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여기서 계속 개인적으로 아리송했던 부분 정리

확률질량함수

• PMF는 이산확률변수에서 특정 값에 대한 확률을 나타내는 함수이다.
• PMF와 대응되는 함수로는 연속확률변수에 관한 CDF가 있다.
  • CDF는 연속확률변수뿐만 아니라 이산확률변수에 관해서도 표현할 수 있다.
• PMF는 위의 노트에서 언급한 2가지의 조건을 만족해야 유효하다.
  • 확률변수가 반드시이항확률변수에 해당하지 않더라도 PMF는 위의 2가지 조건을 충족하면 된다. (위의 노트 참조)
  • 특정 확률변수에 관해서 수식을 세웠을 때, 이항확률변수에 대한 PMF와 동일한 꼴 일 경우 그 특정 확률변수는 이항확률변수를 따른다고 볼 수 있다. (아래의 노트 참조)

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References

• Joe Blitzstein. “Statistics 110 : Probability” Harvard University