결과가 두 개뿐인 실험을 수행할 때 기하 분포를 사용하면 원하는 결과를 처음으로 관측하는 데 필요한 연속 시행 횟수를 모형화할 수 있습니다. 기하 분포는 첫 번째 결과를 관측하기 전에 발생한 비사건 발생 횟수도 모형화할 수 있습니다.
예를 들어, 기하 분포를 사용하여 동전의 앞면이 처음 나올 때까지 동전을 던져야 하는 횟수를 모형화할 수 있습니다. 또한 조립 라인에서 생산되는 제품에 대해 첫 번째 불량품이 생산되기 전까지 생산되는 단위의 수를 모형화할 수 있습니다. 다음 그래프는 사건 확률이 0.5인 기하 분포를 나타냅니다.
무기억성의 의미
기하분포의 중요한 특성은 기억되지 않는다(무기억성)는 것입니다. 사건 확률은 과거 시행에 종속되지 않습니다. 따라서 발생률이 일정하게 유지됩니다.
기억되지 않는다는 특성은 부품의 남은 수명이 현재까지의 사용 기간과 무관함을 나타냅니다. 예를 들어, 동전 던지기의 랜덤 시행은 이러한 특성을 나타냅니다. 마모되거나 균열이 발생하여 나중에 고장날 가능성이 더 많은 시스템은 기억되지 않는 특성이 없는 것입니다.
