meta data for this page
기하분포 (Geometric Distribution)
표기
- $$ X \sim Geo(p)$$
- $$ p \in [ \ 0 \ , \ 1 \ ] $$
받침
$$ x \in \{ \ 0 \ , \ 1 \ , \ 2 \ , \ \cdots \ \} $$
확률밀도함수
누적분포함수
기대값
$$E(X)=\frac{1-p}{p}$$
분산
$$Var(X)=\frac{1-p}{p^{2}}$$
왜도
$$ \gamma_{1} = \frac{2 - p}{\sqrt{1-p}} = \frac{2-p}{\sqrt{q}} $$
첨도
$$ \gamma_{2} = \frac{p^{2} - 6p + 6}{1-p} = \frac{p^{2} - 6p + 6}{q} $$
특성함수
$$ \phi \ (t) = \frac{p}{1 - (1 - p) \cdot e^{ \ i t}} = \frac{p}{1 - q \cdot e^{ \ i t}} $$
적률생성함수
$$M(t)=\frac{p}{1-(1-p) \cdot e^{t}} = \frac{p}{1-q \cdot e^{t}}$$
원적률
$$ \mu'_{1} = \frac{1-p}{p} $$
$$ \mu'_{2} = \frac{(2-p)(1-p)}{p^{2}} $$
$$ \mu'_{3} = \frac{(1-p) \left[ 6+(p-6)p \right] }{p^{3}} $$
$$ \mu'_{4} = \frac{(2-p)(1-p) \left[ 12+(p-12)p \right] }{p^{4}} $$
$$ \mu'_{k} = p \ \mathrm{Li}_{-k} (1-p) $$
- 단, $\mathrm{Li}_{n} (z)$는 ??함수(Polylogarithm)이다.
중심적률
$$ \mu_{2} = \frac{1-p}{p^{2}} $$
$$ \mu_{3} = \frac{(p-1)(p-2)}{p^{3}} $$
$$ \mu_{4} = \frac{(p-1)(-p^{2} +9p -9}{p^{4}} $$
$$ \mu_{k} = p \ \Phi \left( \ 1-p \ , \ -k \ , \ \frac{p-1}{p} \ \right) $$
- 단, $\Phi ( \ z \ , \ s \ , \ a \ )$ 는 ??함수(Lerch Transcendent)이다.
특성
- 무기억성을 가진다.