포아송 분포는 주어진 시간이나 공간에서 사건이 몇 번 발생할지 예측할 수 있는 확률 분포입니다. 고객 센터에 걸려오는 전화 수, 웹사이트 방문자 수, 생산 라인에서 발생하는 결함의 수처럼 드문 사건을 다루기에 적합합니다. 이번 글에서는 포아송 분포의 개념과 실제 활용 사례를 간단하게 알아보겠습니다.포아송 분포 (Poisson distribution)포아송 분포란?포아송 분포(Poisson distribution)는 주어진 시간 간격이나 공간 내에서 발생하는 사건의 수를 모델링할 때 사용하는 이산 확률 분포입니다.(시간/공간 단위에서 사건이 발생하는 횟수를 설명하는 데 자주 사용되는 분포) 주로 특정한 시간 또는 공간 내에서 사건이 발생하는 평균 빈도(λ)만 알고 있을 때, 해당 시간 또는 공간 내에서 정..

지난번 01. 확률(Probability) 글에서 설명한 확률 분포는 균일 분포(Uniform distribution)라고 말할 수 있습니다.지난번에 설명한 균일 분포 (Uniform Distribution)를 다시 설명하면 균일 분포란 사건의 모든 가능한 결과가 동일한 확률을 가지는 분포입니다.(사건이 무엇인지와 무관하게 확률이 동일한 분포)균일 분포는 결과 간의 확률이 무차별적이며, 특정한 값이 나타날 가능성이 다른 값들과 동일합니다. 일반적으로 확률 분포의 값은 사건과 모수(parameter)에 따라 달라지며, 그 사이의 관계를 수식을 통해 정의할 수 있습니다.베르누이 분포 (Bernoulli Distribution)정의: 결과가 두 가지(예: 성공/실패)로 나뉘는 이산 확률 분포(결과 값이 둘 중..