binomial 분포의 확률 밀도 함수(CDF) 이해를 위한 도움을 드리겠습니다.
n은 이산 변수의 성공 횟수를 나타내며, p는 성공할 확률을 나타냅니다. 예를 들어, 10번의 독서 시험에서 5번 성공할 확률을 구하고 싶다면, n=10, p=0.5로 설정하면 됩니다.
binomial 확률 밀도 함수는 다음과 같은 공식으로 계산됩니다.
P(X=k) = (nCk) \* p^k \* (1-p)^(n-k)
여기서 nCk는 n에서 k개를 선택하는 조합의 개수입니다.
stats_cdf_binomial 함수는 이 공식에 따라 binomial 분포의 확률 밀도 함수를 계산합니다. 이 함수의 결과는 binomial 확률 밀도 함수의 누적 확률을 나타냅니다. 예를 들어, P(X≤k) = stats_cdf_binomial(n, k, p)로 계산할 수 있습니다.
예를 들어, n=10, k=5, p=0.5로 설정한 경우, stats_cdf_binomial(10, 5, 0.5)로 계산하면 P(X≤5)의 누적 확률을 구할 수 있습니다.
2025-03-29 05:47