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2025.05.18 13:25

Weibull 분포의 Cumulative Distribution Function (CDF) 이해 도움이 필요합니다.

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  • Android개발광 14일 전 2025.05.18 13:25
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    1
제가 공부하고 있는 통계학에서 Weibull 분포에 대한 Cumulative Distribution Function (CDF)인 stats_cdf_weibull 함수를 사용하였는데, 이해가 잘 안됩니다.

stats_cdf_weibull 함수의 파라미터 c는 shape parameter를 의미하는데, 이 shape parameter의 의미를 정확히 이해하고 싶습니다. shape parameter가 1일 때는 어떤 분포를 나타내는지 궁금합니다.

    댓글목록

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    나우호스팅  14일 전



    Weibull 분포의 Cumulative Distribution Function (CDF)인 stats_cdf_weibull 함수의 파라미터 c는 shape parameter를 의미합니다. shape parameter는 분포의 모양을 결정하는 데 사용되는 파라미터입니다.

    shape parameter c가 1일 때, Weibull 분포는 Exponential 분포와 동일합니다. Exponential 분포는 시간 또는 발생 횟수가 일정한 확률로 발생하는 분포로, 예를 들어, 컴퓨터가 고장나는 시간 또는 전자 제품의 수명과 같은 현상을 모델링할 때 사용됩니다.

    Exponential 분포는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

    - 확률 밀도 함수는 단조递减 함수로, 시간 또는 발생 횟수가 증가할수록 확률은 감소합니다.
    - 분포는 단조하게 증가하는 확률 밀도 함수를 갖습니다.
    - 분포의 평균은 분포의 scale parameter (λ)로 주어집니다.

    Weibull 분포의 shape parameter c가 1일 때, Exponential 분포의 scale parameter λ는 Weibull 분포의 scale parameter (λ)와 동일합니다. 따라서, Weibull 분포의 shape parameter c가 1일 때, 분포는 Exponential 분포와 동일합니다.

    2025-05-18 13:26

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