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Probability Distribution 에 대해서 질문있습니다.

sozu의 이미지
글쓴이: sozu / 작성시간: 수, 2005/02/02 - 4:50오후

프로그래밍과는 관련이 없지만 여기에 수학을 베이스로 하신분들이

많은것 같아서 질문 드립니다.^^

저에게 Random Variable Data 들이 있습니다.

제가 알고 싶은것은 이 Data 들이 잘 알려진 어떠한 Distribution을

갖는냐 하는 것입니다.

이와 관련된 방법들이 있을것 같은데 접근하기 쉬운 방법이 있으면 알려주셨으면 합니다. :D

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프로그래밍 QnA
익명 사용자의 이미지

글쓴이: 익명 사용자 / 작성시간: 목, 2005/02/03 - 9:59오후

수치해석쪽에서 찾아보셔야 할듯합니다.
대략의 데이터로 수식을 찾아내는....
내지는 그래프를 그려서 비슷한 유형을 찾아내는....

참, 어려운 작업이겠네요.
netlib.org쪽에보면 수치해석 관련 툴들은 많았던것 같은데......

쿵~ 아무래도,,,,,답변은 안되겠군요. 죄송합니다.

아르아의 이미지

글쓴이: 아르아 / 작성시간: 목, 2005/02/03 - 10:35오후

어떤 의미로 Random Variable Data라고 하셨는지 잘 모르겠네요
무작위변수라면 (rand같은 함수가 만들어내는)
아무 분포도 아닙니다.
특정 분포를 가지는 변수는 무작위변수라고 못하죠
예를 들어 정규분포인 변수는 시험점수가 될 수는 있어도 무작위변수는
될 수 없는겁니다.

어떤 변수가 무슨 분포인지 알기 위해서는
하나씩 본 후에 맞춰보면(fitting) 되겠죠.
히스토그램 그려보는것이 가장 쉬울겁니다. 당연한 말일지는 몰라도 말이죠
그냥도 그려보고 log취해서 그려보면 왠만한건 다 바로 보이니까요

sozu의 이미지

글쓴이: sozu / 작성시간: 목, 2005/02/03 - 11:30오후

김지훈 wrote:
어떤 의미로 Random Variable Data라고 하셨는지 잘 모르겠네요
무작위변수라면 (rand같은 함수가 만들어내는)
아무 분포도 아닙니다.
특정 분포를 가지는 변수는 무작위변수라고 못하죠
예를 들어 정규분포인 변수는 시험점수가 될 수는 있어도 무작위변수는
될 수 없는겁니다.

제가 보는 책 (Applied Statistics for Engineers and Scientists) 에서는 Section 4.3 The Probability Distribution 에서

Quote:
A probability distribution for a discrete random variable is a complete set of all possible distinct outcomes and their probabilities of occurring.

이러한 표현이 있습니다. :D

특정한 Distribution을 갖는 Random Variable Generator 도 있습니다.

http://www.codeproject.com/cpp/zigurat.asp

제가 말씀드린 Random Variable 과 다른 오해가 있으신것 같습니다.

김지훈 wrote:
어떤 변수가 무슨 분포인지 알기 위해서는
하나씩 본 후에 맞춰보면(fitting) 되겠죠.
히스토그램 그려보는것이 가장 쉬울겁니다. 당연한 말일지는 몰라도 말이죠
그냥도 그려보고 log취해서 그려보면 왠만한건 다 바로 보이니까요

맞습니다 :D 제가 찾아본 자료들에서도 변수들에 대한 Probability Density Function 을 그려보고 이를 보고 얼추 맞게 Representitive Probability Distribution 을 구하는 것을 본적이 있습니다.

역시 이방법이 가장 쉬운 방법이 될것 같네요. :D 답변 감사합니다.

-----------
청하가 제안하는 소프트웨어 엔지니어로써 재미있게 사는 법
http://sozu.tistory.com

sozu의 이미지

글쓴이: sozu / 작성시간: 목, 2005/02/03 - 11:31오후

Anonymous wrote:
수치해석쪽에서 찾아보셔야 할듯합니다.
대략의 데이터로 수식을 찾아내는....
내지는 그래프를 그려서 비슷한 유형을 찾아내는....

참, 어려운 작업이겠네요.
netlib.org쪽에보면 수치해석 관련 툴들은 많았던것 같은데......

쿵~ 아무래도,,,,,답변은 안되겠군요. 죄송합니다.

수치해석쪽은 생각도 못해봤는데..

답변 감사합니다. 한번 찾아보겠습니다. :D

-----------
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아르아의 이미지

글쓴이: 아르아 / 작성시간: 금, 2005/02/04 - 12:24오전

한마디로 x가 특정 값을 가질 확률이 P(x)인것을 Random Variable이라 부르군요
제가 Random "Variable"과 Random Number(난수)를 혼동해서 말했네요
여태 이름도 제대로 모르고 있었습니다. 덕분에 저도 배웠네요.
고맙습니다 :D

kyeongsoo의 이미지

글쓴이: kyeongsoo / 작성시간: 금, 2005/02/04 - 3:19오전

sozu wrote:
김지훈 wrote:
어떤 변수가 무슨 분포인지 알기 위해서는
하나씩 본 후에 맞춰보면(fitting) 되겠죠.
히스토그램 그려보는것이 가장 쉬울겁니다. 당연한 말일지는 몰라도 말이죠
그냥도 그려보고 log취해서 그려보면 왠만한건 다 바로 보이니까요

맞습니다 :D 제가 찾아본 자료들에서도 변수들에 대한 Probability Density Function 을 그려보고 이를 보고 얼추 맞게 Representitive Probability Distribution 을 구하는 것을 본적이 있습니다.

역시 이방법이 가장 쉬운 방법이 될것 같네요. :D 답변 감사합니다.

"Q-Q (Quantile-Quantile) plot"도 많이 쓰이는 기법입니다.

원래는 두 개의 서로 다른 데이타 집합들이 공통의 확률분포를 갖는 지 시각적으로 검사하는 데에 주로 쓰였지만, 하나의 주어진 데이타 집합이 기존의 알려진 PDF를 따르는 지 검사할 때에도 종종 사용됩니다. Google만 해보셔도 직접 적용하기에 충분한 정보를 얻으실 수 있을겁니다.

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