#엔지닉 #반도체데이터분석

Data 유형 이산형 Data

1. Data 유형

• 유형 분리의 중요성: Data 형태에 따라 분석 기법, 계산법의 후속 작업이 달라지므로

• 수치형(이산형/연속형)과 범주형 Data로 나뉨

2. 이산형 Data 종류

• 베르누이분포, 이항분포, 다항분포
• 기하분포, 음이항분포, 포아송분포

3. 이항 분포

• 베르누이 시행을 n번 반복했을 때, 성공 횟수에 대한 확률
• 불량률이 p인 제품의 표본은 n개 추출했을 때, 불량품의 개수

4. 다항 분포

• 이항 분포의 확장판, 결과가 3개 이상

5. 기하 분포

• 베르누이 시행을 수행 시, 처음 성공할 때까지의 시행 횟수

6. 음이항 분포

• 기하 분포의 확장판: n번째 시행에서 k번째 성공이 나올 확률

7. 포아송 분포

• 일정 단위 당 희귀하게 일어나는 사건의 확률 분포 
• 조건: 일어나는 사건의 발생은 서로 독립, 작은 시간 내 둘 이상의 사건이 발생할 확률 0에 수렴, 단위 시간 별 사건발생확률을 동일, 단위시간길이에 비례
• 예시: 자동 생산공정에서 특정시간 동안의 불량 개수