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Bernoulli, Binomial, Geometric, Poisson, Uniform분포에 대한 pmf 및 CDF Matlab으로 계산및 그래프도출, 샘플생성후 비교

저작시기 2007.10 |등록일 2010.01.25 한글파일한글 (hwp) | 7페이지 | 가격 1,500원

소개글

Bernoulli, Binomial, Geometric, Poisson, Uniform분포에 대하여 pmf 및 CDF를 Matlab을 이용하여 계산하고 그래프로 출력한 다음 이를 제출. 각 분포의 파라미터는 자유롭게 정한다.

Bernoulli pmf : Px = p(x=1), 1-p(x=0), 0(otherwise)
parameter x가 1일때의 확률p는 0.3으로 초기화 하였다.
수식에 대입을 해보면 x=0일때 1-p의 확률은 0.7, x=1일때 p의 확률 0.3이다.
pmf그래프를 분석해보면 x=0일때 0.7이고 x=1일때 0.3이다. 일치함을 볼수있다.
CDF그래프를 분석하면 0일때 0.7이 되고 1이 되는순간 0.3이 더해져서 1로 누적이 되고있다.
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위에서 언급한 각 분포에 대하여 랜덤 샘플을 1000개이상 생성시키고 이샘플들의 pmf와 CDF를 그려서 1번의 결과와 유사함을 보여라.
Bernoulli pmf : Px = p(x=1), 1-p(x=0), 0(otherwise)
parameter x가 1일때의 확률p는 0.3으로 초기화 하였다.
수식에 대입을 해보면 x=0일때 1-p의 확률은 0.7, x=1일때 p의 확률 0.3이다.
pmf그래프를 분석해보면 x=0일때 0.7이고 x=1일때 0.3이다. 일치함을 볼수있다.
CDF그래프를 분석하면 0일때 0.7이 되고 1이 되는순간 0.3이 더해져서 1로 누적이 되고있다.
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컴파일 실행환경

Matlab
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