[Math] Example: pmf, pdf, and cdf

27) Probability Mass Function (pmf)은 어떤 종류의 데이터에 사용됩니까?
A) 연속 데이터 B) 이산 데이터
C) 양의 데이터 D) 음의 데이터

 

Ans. B) pmf는 discrete random variable에 대해 정의됨.

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28) Probability Density Function (pdf)는 무엇을 나타냅니까?
A) random variable의 가능한 값의 빈도
B) random variable 의 값이 특정 범위 내에 있을 probability
C) random variable 의 값이 특정 값과 같을 probability
D) random variable 의 변동성

 

Ans. B) 

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29) Cumulative Probability Function (CDF)의 주요 기능은 무엇입니까?
A) random variable 의 분포를 나타냅니다.
B) random variable 이 특정 값보다 작거나 같을 probability을 나타냅니다.
C) random variable 의 평균 값을 제공합니다.
D) random variable 이 특정 값보다 클 probability을 제공합니다.

 

Ans. B)

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30)  pdf와 pmf의 주요 차이점은 무엇입니까?
A) pdf는 이산 데이터에, pmf는 연속 데이터에 사용됩니다.
B) pmf는 이산 데이터에, pdf는 연속 데이터에 사용됩니다.
C) pdf와 pmf는 동일한 기능을 합니다.
D) pdf는 probability의 합을 계산하고, pmf는 probability의 곱을 계산합니다.

 

Ans. B)

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31) pdf의 특성 중 올바르지 않은 것은?
A) pdf의 면적은 항상 1과 같아야 합니다.
B) pdf의 값은 음수가 될 수 있습니다.
C) pdf는 probability 변수의 분포를 설명합니다.
D) pdf는 주어진 값에 대한 probability 밀도를 나타냅니다.

 

Ans. B)

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32) CDF의 특성으로 올바른 것은?
A) CDF는 모든 값에 대해 단조 감소하는 함수입니다.
B) CDF는 모든 값에 대해 단조 증가하는 함수입니다.
C) CDF는 값에 따라 증가하거나 감소할 수 있습니다.
D) CDF의 최대값은 0.5입니다.

 

Ans. B) cumulative probability function은 단조증가하며 최대값은 1임.

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33) pdf를 사용하여 구할 수 없는 것은?
A) random variable 이 특정 값 이상일 probability
B) random variable 이 특정 값 이하일 probability
C) random variable 의 특정 값에서의 probability
D) random variable  의 특정 구간에서의 probability

 

Ans. C) 특정 값에서 대한 probability는 못 구하며, 단지 density만 구할 수 있음.

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2024.04.18 - [.../Math] - [Math] Probability Distribution

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