핵심 알고리즘

확률과 통계의 해법 및 특성

20 여년간 기호 계산 및 수치 알고리즘 개발을 바탕으로 구축된 Mathematica 8은 높은 수준의 확률과 통계 함수 집합을 제공합니다. 새롭게 확장된 기능으로, 어떤한 사건의 확률 연산 및 어떤 수식의 기대치 연산에서부터 임의 분포 시뮬레이션, 분포에 대한 모수 추정 및 적합도 검정의 자동화가 포함되어 있습니다. 분포 모델링 및 분석을 지원하기 위해 Mathematica 8은 최대 규모의 확률 분포를 제공하며 다른 분포 함수, 적률, 분위수, 및 함수 생성 등 다양한 특성들을 완전하게 지원합니다.

  • 방정식과 부등식의 논리적 결합으로, 사건의 확률 및 조건부 확률의 기호적 수치적 연산 »
  • 수식의 기대값과 조건부 기대값의 기호적 수치적 연산 »
  • 분포를 나타내는 타입 셋 기호()와 조건부를 나타내는 타입 셋 기호()의 지원 »
  • 분포 시뮬레이션, 분포의 모수 추정, 분포에 대한 적합도 검증 자동 지원 »
  • 확률 밀도 함수, 누적 분포 함수, 생존 함수, 위험 함수 역 누적 분포 함수, 역 생존 함수를 포함한 다양한 분포 함수에 대한 직접 지원 »
  • 원적률, 중심 적률, 누적률, 계승 적률을 포함하는 여러가지 다양한 타입의 적률을 위한 직접 지원 »
  • 적률 생성 함수와 누적률 생성 함수를 포함해 적률과 관련된 모든 생성 함수들에 대한 직접적 지원 »
  • 다른 유형의 적률간의 자동 변환 »
  • 기본 또는 편향 적률 추정에 대한 자동 연산 »
사건의 확률 연산 »수식에 대한 기대값 연산 »조건부 확률과 기대값 연산 »
양측 확률 연산 »부품의 수명 »인간 염색체 길이에 대한 기대값 찾기 »
만날 확률 구하기 »일변량 연속 분포 함수 »일변량 이산 분포 함수 »
이변량 연속 분포 함수 »이변량 이산 분포 함수 »분포 근사를 위한 에지워스 (Edgeworth) 전개 수행 »
Glivenko-Cantelli 정리 »복잡한 확률 계산 »분산과 위치 측정 연구 »
같은 적률 수열을 가지는 두 개의 분포 비교하기 »특성 함수에 대한 닫힌 형식 찾기 »적률에서 다변량 누적률 찾기 »
비편향 추정값 구성 »형식적 적률 사이의 변환 »표본 추정 다항식의 기대값 찾기 »
모수 추정과 적합도 검증 »


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