1. 사건 발생을 묘사하는, 연속 확률분포 유형
ㅇ 연속 균등 분포
- 연속형 중 가장 단순, 두 점 사이가 평평한 확률밀도함수를 갖음
. 例) (균일하게 분포된) 양자화 오차가 따르는 확률분포 등
ㅇ 지수 분포
- 일정 시간 또는 구간 내 관심있는 사건이 일어날 때까지의 대기시간에 관한 확률분포
. 例) 호의 도착 시간 간격이 보이는 분포, 고장 시간 간에 보이는 분포 등
ㅇ 정규분포 (가우시안분포)
- 수많은 자연현상을 매우 이상적으로 표현하는 확률모형
. 例) 가우시안 잡음(열잡음) 해석 등
ㅇ 감마 분포
- α번째 사건이 일어날 때까지 걸리는 시간에 대한 확률분포
. 총 α번의 사건이 발생할 때까지 걸린 시간에 대한 분포
. 例) 다수의 독립적 고장 발생까지 걸리는 총 시간에 대한 분포 등
ㅇ 얼랑 분포
- 포아송분포에서 n번째 사건이 발생할 때까지 걸리는 시간에 대한 연속 확률분포
. 例) 콜센터에 전화 5건이 걸려올 때까지 걸리는 시간에 대한 분포 등
ㅇ 와이블 분포
- 신뢰성 공학의 응용에서 자주 사용되는 수명 분포
. 例) 기계 부품의 고장 시간, 제품 수명 분석 등
ㅇ 레일리히 분포
- 각각 정규분포를 따르는 독립 시행에서 이들의 합(合)의 크기 등이 따르는 분포
. 例) 무선통신에서, 레일레이 페이딩 등
2. 추정,검정에 이용되는, 연속 표본분포 유형들 : (정규분포를 바탕으로 정의됨)
ㅇ Z 분포 (표준정규분포)
- 모분산을 알고 있을 때, 평균 0,분산 1인, 규격화된 정규분포
. 例) 모평균에 대한 가설검정 등
ㅇ t 분포 (Student's t-Distribution)
- 모분산을 모를 때, 표본분산을 이용해 표본평균을 정규화한 분포
. 특히, 자유도(degree of freedom)에 따라 모양이 달라짐
. 例) 소 표본 평균 검정 등
ㅇ χ² 분포 (Chi-Square Distribution)
- 표준정규분포를 따르는 독립 변수들의 제곱합으로 구성된 분포
. 주로, 분산의 추정이나 독립성 검정에 사용
. 例) 적합도 검정, 분산 검정 등
ㅇ F 분포 (F-Distribution)
- 두 개의 χ²분포를 따르는 독립 변수의 비율로 정의
. 주로, 두 집단의 분산 비교에 사용
. 例) 분산분석(ANOVA) 등