개념 비교 이항 분포만 가능 모비율에 대한 신뢰구간의 신뢰도 비교 시물레이션 입력값 : 모비율(p), 표본의 크기(n), 자료 set의 크기(m), 신뢰도(alpha) 입력 p=0.5;n=5;m=100000;alpha=0.95 코드 n=c(5,10,25,50) p=0.5;m=100000;alpha=0.95 a=alpha+(1-alpha)/2 qn=qnorm(a) count=0 for(i in 1: length(n)){ for(j in 1: m){ x=rbinom(n[i],1,p) phat=sum(x)/n[i] se=sqrt(phat*(1-phat))/sqrt(n[i]) L=phat-qn*se U=phat+qn*se if(p>=L && p
🙏이항 분포 par(mfrow=c(2,2)) n=c(10,100,1000,100000) length(n) for(j in 1: length(n)) { n1=30;p=0.1;mu=n1*p;var=n1*p*(1-p) ##모평균은 3, 모분산은 2.7 m=1000 xbar=rep(0,m) for( i in 1 : m){ x=rbinom(n[j],n1,p) xbar[i]=mean(x)} xbar_mu = mean(xbar) xbar_var= var(xbar);xbar_var cat("모평균 = ",mu,"표본분포의 평균 = ",xbar_mu,"\n","모분산 = ",var,",var/n = ",var/n[j],"표본평균의 분산 = ",xbar_var,"\n") hist(xbar,breaks="fd",prob=T..
1.베르누이 시행 B(1,p) n이 1일때의 이항분포를 베르누이 시행이라고 한다. ○P(x)를 이용 plot을 사용 n=1; p=0.5; x=c(0:n) y=dbinom(x,1,p) plot(x,y,type="h",col="black",lwd=5,main="베르누이 시행B(1,p)") ○난수를 이용 r~:난수 발생 type="h" y=rbinom(10,1,0.3);y [1] 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 ##B(1,0.3)에서 무작위 난수 10개가 발생된다. n=1;p=0.5;x=c(0:n) ##rbinom(size,n,p) B(n,p)에서 size개만큼 난수를 발생 rbinom(100,n,p) ## x,y순서쌍이 아닌 x값만 존재 ##따라서 y값에 rbinom()값을 저장시킴. y=rbinom(1..
이항 분포 d~: 확률질량함수 , p~ : 누적 분포함수 이항분포 ○확률 질량 함수 dbinom(x,size,p)## x좌표 n크기 확률 dbinom(0,10,0.3)##P(x=0) pbinom(5,10,0.3) ##P(x
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