초기하 분포
- P(X = k)
- 385/969≈ 0.397317
- P(X ≤ k)
- 682/969≈ 0.703818
- P(X ≥ k)
- 224/323≈ 0.693498
각 막대는 해당 결과의 정확한 확률입니다. 짙은 막대가 선택한 사건을 이룹니다. PMF(P(X = k))와 CDF(P(X ≤ k))를 전환할 수 있습니다.
단계별 풀이
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공식
X ~ 초기하(N, K, n)에서 P(X = k)는 성공을 정확히 k개 포함하는 표본의 수를 가능한 모든 표본 수로 나눈 값입니다: P(X = k) = C(K, k) · C(N−K, n−k) / C(N, n).
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값 대입
N = 20, K = 8, n = 5, k = 2. 가능한 값은 0 ≤ k ≤ 5입니다.
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성공 선택
C(8, 2) = 28.
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실패 선택
C(12, 3) = 220.
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가능한 모든 표본
C(20, 5) = 15504.
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결합
P(X = 2) = (28 · 220) / 15504 = 385/969.
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결과
P(X = 2) = 385/969
초기하 분포란?
초기하 분포는 비복원 추출을 모형화합니다: 성공 K개를 포함한 크기 N의 모집단에서 n개를 추출하고 X는 뽑힌 성공 수를 셉니다. 뽑은 항목을 돌려놓지 않기 때문에 매 추출이 다음 확률을 바꿉니다 — 확률 p가 고정된 이항 분포와 다른 점입니다.
가능한 값은 max(0, n + K − N) ≤ k ≤ min(n, K)입니다: 존재하는 것보다 많은 성공을 뽑을 수 없고, 표본이 충분히 크면 최소한 n − (N − K)개의 성공은 반드시 나옵니다. 평균은 n · K/N이고, 분산은 이항 분산에 유한모집단 수정 (N − n)/(N − 1)을 곱한 값으로, 표본이 모집단 전체를 덮으면 0에 가까워집니다.
전형적인 활용: 복권 당첨 확률(49개 중 6개), 품질 관리(표본 내 불량품), 카드 게임. 경험칙상 표본이 모집단보다 충분히 작으면(n ≤ N/10) 초기하 분포는 이항 분포 Bin(n, K/N)에 가깝습니다.