• MATLAB_and_Octave
        Generate 1 row of [[베르누이_시행,Bernoulli_trial|Bernoulli trial]]s with p=0.5
• WikiSandBox
       정규분포는 그냥 하늘에서 떨어진 것이 아니고 유도된 것이다. 여기서는 확률밀도함수가 어떤 과정을 통해 유도되는지에 대해 살펴보기로 한다. 이 유도과정에서 가장 중요한 개념이 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]이다. 이것의 가장 간단한 예가 동전던지기 coin_toss 이다. ({T, F} 확률이 {0.5, 0.5}, 앞면 또는 뒷면의 발생은 서로 독립,,independent,,([[독립성,independence]]) - 서로 영향을 주지 않음) 주사위 두 개 던지기도 경우의 수가 많아져서 그렇지 역시 베르누이시행의 좋은 예.
       성공확률이 $p$ 인 시행을 독립적으로 반복하는 베르누이_시행 에서 $r$ 번째 성공이 일어날 때까지의 시행횟수의 확률분포를 [[음이항분포,negative_binomial_distribution]]라고 한다. 또한, 성공횟수 $r=1$ 인 음이항분포, 즉 처음 성공할 때까지의 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]] 횟수의 분포는 [[기하분포,geometric_distribution]]라고 부른다.
• 기하분포,geometric_distribution
       The number of [[베르누이_시행,Bernoulli_trial|Bernoulli trial]]s for the first success // ''베르누이 시행을 계속 할 때, 처음 '성공'하기 위한(i.e. 뭔가 처음 나오기 위한) 시행의 수 - i.e. 뭔가 나올 때 까지 계속해서 시행했을 때 시도의 수''
       [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]이 처음 성공할 때까지의 시행횟수를 확률변수 X라고 했을 때, X의 분포.
       Note the number $M$ of independent [[베르누이_시행,Bernoulli_trial|Bernoulli trials]] until the first occurrence of a success.
• 기하확률변수,geometric_random_variable
       성공 확률이 $p$ 인 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]에서 처음 성공이 일어날 때 까지 반복한 [[시행,trial]] 횟수를 $X$ 라 할 때,
       독립적 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]에서, X는 처음 성공하기 전까지 벌어진 실패의 횟수. (number of failures before the first success)
       성공 확률이 $p$ 인 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]을
• 베르누이_분포,Bernoulli_distribution
       또 이 1번의 실험을 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]으로 부름.
       [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]
       Related: [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]
• 베르누이_확률변수,Bernoulli_random_variable
       성공의 확률이 p인 베르누이 실험([[베르누이_시행,Bernoulli_trial]])에서 성공의 횟수를 나타내는 확률변수
       // moved from [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]], mklink.
       성공 확률이 $p$ 인 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]에서,
• 사건,event
       Uses: 다음 공식에 나옴: 반복시행(curr at [[시행,trial]]), [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]], ...
• 시행,trial
       [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]
• 엔트로피,entropy
       동전던지기 같은 binary 경우를 생각했을 때([[베르누이_시행,Bernoulli_trial]])
• 음이항분포,negative_binomial_distribution
       성공 확률 $p$ 인 [[시행,trial]]을 독립적으로 반복하는 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]을 $r$ 번 성공할 때 까지 반복한 시행 횟수가 $X$ 이면, $X$ 는 [[모수,parameter]]가 $(r,p)$ 인 '''음이항분포'''를 따른다고 하고
• 음이항확률변수,negative_binomial_random_variable
       독립적 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]에서,
• 이항분포,binomial_distribution
        $n$ : 시행 횟수, number of observation, [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]의 반복 횟수, ... 양의 정수.
       The number of successes among 𝑛 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial|Bernoulli trail]]s
       [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]에서 한쪽 사건이 일어날 확률(성공확률이라고 하는 일이 많다)을 알고 있을 때 이 시행을 $n$ 번 반복했을 때 그 사건이 일어나는 횟수(성공 횟수)는 '''이항분포'''를 따른다.
       성공 확률이 $p$ 인 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]이 $n$ 번 반복되었을 때, 그리고 성공횟수를 확률변수 $X$ 라 할 때, $X$ 는 '''이항확률변수'''.
• 이항확률변수,binomial_random_variable
       X는 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]] n회 중에서 성공의 횟수.
       성공 확률이 $p$ 인 [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]을 $n$ 번 했을 때
• 정보,information
       동전던지기, fair coin toss, [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]으로
• 초기하분포,hypergeometric_distribution
       무한모집단에서 표본을 임의추출하거나, 유한모집단에서 복원추출하는 경우, 이항분포 조건을 만족하므로 이항분포를 쓰면 된다. 그러나 유한모집단에서 비복원추출하는 경우, [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]의 조건이 만족되지 않아 이항분포를 사용할 수 없다.
• 확률,probability
       [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]
• 확률실험,random_experiment
       See [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]
        [[베르누이_시행,Bernoulli_trial]]

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