확률변수의 발생 부분에 대해서 공부하는 날이군요
수업을 들어도 영...
시험이 어떻게 나올지 궁금한 과목입니다.
시험문제를 보니 이런식으로 나오는군요
포아송분포라면 저번시간에 공부했던 부분인데
포아송분포 (Poisson Distribution)
포아송분포는 일정한 시간 동안 또는 일정한 공간에서 발생하는 사건의 수를 모델링할 때 사용된다.
예를 들어, 1시간 동안 은행에 도착하는 고객 수, 특정 구역에서 발생하는 교통사고의 수 등을 설명할 때 적합하다.
이 분포는 주어진 시간 또는 구간 내에서 사건이 발생할 확률이 일정하다고 가정한다.
이러한 내용이었죠
이 문제같은경우 저축문제는 결정적 시뮬레이션으로 볼수있고
대기행렬 문제: 대기 행렬 문제는 고객이 줄을 서서 기다리는 상황을 시뮬레이션하는 문제로, 도착 시간, 서비스 시간 등이 확률적으로 발생하기 때문에.
대기 시간이나 줄의 길이를 예측하기 위해 확률적 시뮬레이션이 사용된다 볼수있음.
population 모델: 인구 모델에서는 생존율, 출생률, 이주율 등이 확률적으로 결정될 수 있다.
이를 통해 인구의 변화를 시뮬레이션하는 것도 확률적 시뮬레이션에 해당할것으로 보이는데
정답을 확인해보니.. 대기행렬이 정답이라 나오네..
암기해야할듯
확률변수
이 문제는 그냥 문제속에 정답이 있네
포식자와 피식자 모델인 1번이 정답임
3번의 "확률적 시뮬레이션 모델은 정확한 값을 요구하는 시스템 최적화 등에 적합하다"는 잘못된 설명이다.
확률적 시뮬레이션은 불확실성이나 무작위성이 포함된 시스템의 동작을 분석하는 데 적합하지만, 정확한 값을 요구하는 최적화보다는 여러 시나리오에 대한 예상 결과를 제공하거나 확률 분포에 기반한 결과를 분석하는 데 더 적합하다.
확률적 시뮬레이션은 무작위 변수로 인해 매번 다른 결과를 제공할 수 있으므로 "정확한 값"보다는 평균적인 경향을 분석하는 데 유리하다.
최적화를 위한 정확한 값이 필요하다면, 결정론적 시뮬레이션이나 다른 최적화 기법이 더 적합하다.
문제 풀면서 공부하는게 그나마 나은 방법같음.
머리에 전혀 안들어오기 때문에..
주사위 문제라는데
흐음
이렇게 실행횟수를 나타내고
반복문은 동일하거나 사용법이 유사한데
확실히 언어가 달라서 약간 애매하긴 하다.
조만간 c 언어 강좌를 따로 봐야할지도 모르겠다..
일양확률변수의 유도과정에서 역변환법을 사용해서 일양확률변수를
나타내는 식인데
복잡하다...
스테픈도 완료했다.