분포 선택 및 모수 입력

Bernoulli 분포는 랜덤 공정의 결과가 정확히 두 개(사건 또는 비사건)일 때 사용합니다. 독립 Bernoulli 시행의 시퀀스는 n번 시행의 성공 횟수를 모형화하는 이항 분포와 같은 다른 분포를 생성합니다. 예를 들어, 이 그림은 시행 횟수가 1이고 사건 확률이 0.15인 이항 분포의 랜덤 표본을 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 첫 번째 형상이 3, 두 번째 형상이 2인 베타 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 시행 횟수가 100이고 사건 확률이 0.03인 이항 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 0, 척도가 1인 Cauchy 분포를 보여줍니다.

이 워크시트의 값에는 분포에 포함할 카운트가 있고 확률에는 각 카운트의 확률이 있습니다.

예를 들어, 이 그림은 척도가 1, 분계점이 0인 지수 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 형상이 3, 척도가 1, 분계점이 0인 감마 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 총 시행 횟수를 모형화하고 사건 확률이 0.5인 기하 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 모집단이 400, 사건 카운트가 10, 표본 크기가 40인 초기하 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 최소값이 1이고 최대값이 6인 정수 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 0, 척도가 1인 Laplace 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 0, 척도가 1인 최대 극단값 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 0, 척도가 1인 로지스틱 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 0, 척도가 1, 분계점이 0인 로그 로지스틱 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 0, 척도가 1, 분계점이 0인 대수 정규 분포를 보여줍니다.

이 예의 데이터는 상관된 변수, 정규 변수, 랜덤 변수 등 세 가지 변수에 대한 데이터입니다. 평균은 C1 열, 분산-공분산 행렬은 C2–C4 열에 있습니다.

이제 다변량 정규 분포에서 랜덤 데이터를 생성할 수 있습니다.

1. 계산 > 랜덤 데이터 > 다변량 정규 분포을 선택합니다.
2. 생성할 데이터 행 수에 원하는 행 수를 입력합니다. 이 예의 경우 18을 입력합니다.
3. 저장 열에 저장 열을 입력합니다. 이 예의 경우 C6-C8을 입력합니다.
4. 평균 열에 평균이 포함되어 있는 열을 입력합니다. 이 예의 경우 C1을 입력합니다.
5. 분산-공분산 행렬에 행렬을 입력합니다. 이 예의 경우 M1을 입력합니다.
6. 확인을 클릭합니다.

예를 들어, 이 그림은 총 시행 횟수를 모형화하고 사건 확률이 0.5이며 이벤트가 5개인 음이항 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 평균이 0, 표준 편차가 1인 정규 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 0, 척도가 1인 최소 극단값 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 하한 끝 점이 10, 최빈값이 50, 상한 끝 점이 100인 삼각형 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 하한 끝 점이 2.5, 상한 끝 점이 7.5인 균등 분포를 보여줍니다.

예를 들어, 이 그림은 위치가 5, 척도가 5, 분계점이 0인 Weibull 분포를 보여줍니다.