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*  확률변수 <math>X</math>가 <math>\{0,1,2,\cdots\}</math>에서 값을 가질때, 다음과 같은 확률질량함수를 갖는 확률분포<br><math>\text{Pr}(X=k)=f(k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}</math><br>
 
*  확률변수 <math>X</math>가 <math>\{0,1,2,\cdots\}</math>에서 값을 가질때, 다음과 같은 확률질량함수를 갖는 확률분포<br><math>\text{Pr}(X=k)=f(k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}</math><br>
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* 한시간 동안 평균 120명, 즉 1분간 평균 2명이 방문하는 장소가 있다고 하자. 1분을 단위시간으로 정하면, 1분간 방문하는 사람의 수는 <math>\lambda=2</math> 인 확률분포를 따른다고 말할 수 있다.
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* 고객센터에서 1분당 받을 전화의 모델링에 사용
  
 
 
 
 
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*  구글 블로그 검색<br>
 
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* [http://navercast.naver.com/science/list 네이버 오늘의과학]
 
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2010년 1월 3일 (일) 18:49 판

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개요
  • 확률변수 \(X\)가 \(\{0,1,2,\cdots\}\)에서 값을 가질때, 다음과 같은 확률질량함수를 갖는 확률분포
    \(\text{Pr}(X=k)=f(k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}\)

 

  • 한시간 동안 평균 120명, 즉 1분간 평균 2명이 방문하는 장소가 있다고 하자. 1분을 단위시간으로 정하면, 1분간 방문하는 사람의 수는 \(\lambda=2\) 인 확률분포를 따른다고 말할 수 있다.
  • 고객센터에서 1분당 받을 전화의 모델링에 사용

 

 

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