6.4: 확률 히스토그램

Probability Histograms
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01:17 min
May 22, 2025

Overview

확률 히스토그램은 확률 분포를 시각적으로 표현한 것입니다. 일반적인 히스토그램과 유사하게 확률 히스토그램은 연속적인(인접한) 상자로 구성됩니다. 수평 축과 수직 축이 모두 있습니다. 가로 축에는 데이터가 나타내는 내용이 표시됩니다. 세로축에는 확률로 레이블이 지정됩니다. 히스토그램의 각 사각형 막대는 너비가 1단위이며, 이는 각 막대 아래의 영역이 확률 P(x)와 같으며, 여기서 x는 1, 2, 3 등임을 나타냅니다. 면적이 확률과 같다는 개념은 통계에 유용합니다. 히스토그램(예: stemplot)은 데이터의 모양, 중심 및 데이터의 산포를 제공할 수 있습니다.

또한 평균, 분산 및 표준 편차를 계산하고 확률 히스토그램에서 시각화할 수 있습니다. 평균은 다음 방정식을 사용하여 계산됩니다.

Equation1

분산은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

Equation2

표준 편차는 분산의 제곱근을 구하여 얻을 수 있습니다.

이 콘텐츠는 Openstax, Introductory Statistics, Section 2.2 Histograms에서 발췌한 것입니다

.

Transcript

확률 히스토그램은 표 형식으로 이해하기 어려운 확률 분포의 중심화 및 분산에 대한 시각적 통찰력을 제공합니다.

카풀에서 차지하는 좌석 수의 경우를 고려하십시오.

일일 관찰을 기반으로 1개에서 5개 사이의 좌석이 여러 개 점유될 확률이 계산됩니다. 여기서 점유된 좌석 수는 확률 변수입니다.

X축에 차지하는 좌석 수와 Y축에 해당 확률을 사용하여 히스토그램을 플로팅하면 확률 히스토그램이 생성됩니다.

이러한 각 직사각형 막대의 너비는 한 단위입니다. 즉, 각 사각형의 면적은 각 결과의 확률도 나타냅니다.

데이터에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 분포 테이블을 사용하여 평균과 분산을 계산할 수 있습니다.

평균을 찾으려면 x에 해당 확률을 곱하고 더합니다.

마찬가지로, x에서 모집단 평균을 뺀 제곱에 확률을 곱하고 이를 더하여 분산을 구합니다.

분산의 제곱근은 표준 편차를 제공합니다.

Key Terms and definitions​

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