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기하 분포 계산기

첫 번째 성공이 나타날 때까지의 시행 횟수에 대한 기하 분포 확률을 계산합니다. 각 시행당 성공 확률과 시행 횟수를 입력하여 정확한 PMF, CDF, 누적 확률, 단계별 풀이, 대화형 PMF/CDF 차트 및 애니메이션 시행 시퀀스 시각화 자료를 확인하세요.

기하 분포 계산기
📌 시나리오 시도해보기:
첫 번째 성공이 몇 번째 시행에서 발생하는지 입력하세요
시행당 성공 확률 (0 < p ≤ 1)
첫 성공이 일어난 시행 (k ≥ 1)

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기하 분포 계산기 정보

기하 분포 계산기는 첫 번째 성공을 거두는 데 필요한 독립적인 베르누이 시행 횟수에 대한 정확한 확률을 계산합니다. 시행당 성공 확률과 시행 번호(또는 실패 횟수)를 입력하면 점 확률 및 누적 확률, 단계별 풀이, 애니메이션 시행 시퀀스 시각화, PMF/CDF 차트 및 전체 분포표를 즉시 얻을 수 있습니다. 시행 번호와 성공 전 실패 횟수라는 두 가지 매개변수화 방식이 모두 지원됩니다.

기하 분포란 무엇인가요?

기하 분포는 일련의 베르누이 시행에서 첫 번째 성공을 얻기 위해 필요한 독립적인 시행 횟수를 모델링하는 이산 확률 분포입니다. 각 시행은 동일한 성공 확률 p와 실패 확률 q = 1 − p를 가집니다. 이는 지수 분포의 이산형 버전이며, 무기억성(memoryless property)을 가진 유일한 이산 분포입니다.

두 가지 일반적인 매개변수화

기하 분포에는 종종 혼동을 일으키는 두 가지 표준 형식이 있습니다. 이 계산기는 두 형식을 모두 지원합니다.

기하 PMF 공식

시행 횟수 매개변수화(이 계산기의 기본값)의 경우:

P(X = k) = (1 − p)k−1 × p (단, k = 1, 2, 3, …)

원리는 간단합니다. 처음 (k − 1)번의 시행은 모두 실패해야 하며(각 확률 1 − p), k번째 시행은 반드시 성공해야 합니다(확률 p). 시행이 독립적이므로 이 확률들을 모두 곱합니다.

CDF (누적 분포 함수)

CDF는 명확한 폐쇄형 표현식을 갖습니다.

P(X ≤ k) = 1 − (1 − p)k

이는 첫 번째 성공이 처음 k번의 시행 이내에 발생할 확률을 나타냅니다. 이는 1에서 k번의 시행이 모두 실패할 확률을 뺀 것과 같습니다.

평균, 분산 및 기타 통계치

무기억성 (Memoryless Property)

기하 분포는 무기억성을 가진 유일한 이산 분포입니다.

P(X > s + t | X > s) = P(X > t)

이는 이미 s번 실패했더라도, 적어도 t번의 추가 시행이 더 필요할 확률은 처음부터 시작할 때와 동일함을 의미합니다. 과거의 실패가 미래의 확률을 바꾸지 않습니다. 이는 각 시행이 독립적이기 때문에 타당합니다.

일반적인 응용 분야

다른 분포와의 관계

본 계산기 사용 방법

  1. 시행당 성공 확률(p)을 입력합니다. 이 값은 0 초과 1 이하이어야 합니다.
  2. 매개변수화 방식을 선택합니다: 시행 번호 (k = 1, 2, 3, …) 또는 성공 전 실패 횟수 (k = 0, 1, 2, …).
  3. k 값을 입력합니다.
  4. "확률 계산하기"를 클릭하여 점 확률 및 누적 확률, 단계별 풀이, 애니메이션 시행 시퀀스, PMF/CDF 차트 및 전체 분포표를 확인합니다.
  5. 빠른 시나리오 버튼을 사용하여 일반적인 실생활 예시를 즉시 탐색해 보세요.

자주 묻는 질문

기하 분포는 어디에 사용되나요?

기하 분포는 첫 번째 성공을 얻기 위해 필요한 독립 시행 횟수를 모델링합니다. 각 시도가 동일한 성공 확률을 가진다고 가정할 때 "성공하기 전까지 몇 번이나 시도해야 하는가?"라는 질문에 답하고 싶을 때마다 사용됩니다. 일반적인 응용 분야로는 영업 통화 분석, 품질 검사, 도박, 네트워크 재전송, 유전학 등이 있습니다.

두 매개변수화 방식의 차이점은 무엇인가요?

시행 횟수 방식은 첫 성공이 일어난 시행의 번호(1부터 시작)를 세는 반면, 실패 횟수 방식은 첫 성공 전까지 발생한 실패의 수(0부터 시작)를 셉니다. 이 둘은 정확히 1만큼 차이가 납니다. X가 시행 번호라면 Y = X − 1이 실패 횟수입니다. 두 방식 모두 해당 k에 대해 동일한 확률 값을 제공합니다.

무기억성이란 무엇인가요?

무기억성은 과거의 실패가 미래의 성공 확률에 영향을 주지 않음을 의미합니다. 공정한 동전을 앞면 없이 이미 10번 던졌더라도, 정확히 1번 더 던져야 할 확률은 여전히 0.5입니다. 동전은 과거의 결과를 "기억"하지 않습니다. 기하 분포는 이 성질을 가진 유일한 이산 분포입니다.

기하 분포와 음이항 분포는 어떤 관계가 있나요?

기하 분포는 정확히 r = 1번의 성공을 기다리는 음이항 분포의 특수한 사례입니다. 음이항 분포는 이를 일반화하여 r번의 성공을 기다리는 시행 횟수를 모델링하며, 여기서 r은 임의의 양의 정수가 될 수 있습니다.

왜 최빈값은 항상 1인가요?

최빈값이 항상 1(실패 횟수 방식에서는 0)인 이유는 단일 결과 중 가장 가능성이 높은 것이 바로 첫 번째 시행에서의 성공이기 때문입니다. 이 확률은 p이며 PMF에서 가질 수 있는 가장 높은 값입니다. 이후의 모든 시행은 먼저 실패가 선행되어야 하므로 확률이 엄격하게 낮아집니다.

이 콘텐츠, 페이지 또는 도구를 다음과 같이 인용하세요:

"기하 분포 계산기" - https://MiniWebtool.com/ko/기하-분포-계산기/에서 MiniWebtool 인용, https://MiniWebtool.com/

MiniWebtool 팀 제작. 업데이트: 2026-04-14

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