Geometric Distribution (1) 썸네일형 리스트형 기하분포, 평균과 분산의 활용(Error Model) 그리고 조건부평균 이번 포스팅에서는 기하분포와 왜 Error Model를 설계할 때 평균과 분산을 활용하는지, 그리고 조건부평균에 대해서 소개하려고 한다. 우선 기하분포부터 살펴보자. 1. 기하분포(Geometric Distribution) 기하분포의 RV(확률변수)는 어떤 사건에서 첫번째로 성공할 때까지의 시행의 횟수를 의미한다. 기하분포에 대한 확률값을 구하는 방법을 네트워크 간 데이터 송수신을 예시로 들어보겠다. t = 송신자, r = 수신자로 송신자가 수신자에게 에러 없이 제대로 데이터를 보낼 확률을 P라고 하자. 먼저 1번만에 송신을 성공할 확률은 P이다. 2번만에 송신에 성공할 확률은 (1-P)*(P)이다. 그러면 k번만에 송신에 성공할 확률은 바로 위의 Pk(k)의 식과 같이 나온다. 이 때, k값은 0을 포.. 이전 1 다음
