이항 분포(Binomial Distribution)와 포아송 분포(Poisson Distribution) 비교
정보관리기술사 제135회 4교시 28번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘기댓값’ 키워드는 정보관리기술사 기출 3문항에 나왔습니다.
원문 문제
정보관리기술사 제135회 28번. 이항 분포(Binomial Distribution)와 포아송 분포(Poisson Distribution) 비교
핵심 키워드
- 이항 분포
- 포아송 분포
- 확률 질량 함수
- 근사
- 기댓값
- 분산
고득점 가이드 — 1. 개요
이항 분포와 포아송 분포는 이산 사건의 발생 횟수를 모델링하는 대표적 이산 확률 분포다. 이항은 고정된 n 회 독립 시행에서 성공 횟수를 추정하고, 포아송은 단위 시간·공간에서 평균 발생률 람다에 따라 희귀 사건이 일어나는 횟수를 추정한다. 두 분포는 PMF 형태와 모수 구조가 다르지만 시행 횟수가 충분히 크고 성공 확률이 매우 작은 조건에서 서로 연결되며, 통신 트래픽·품질 관리·신뢰성 분석 등 다양한 영역의 통계 추정과 시뮬레이션에 폭넓게 활용된다. 두 분포의 특성과 근사 관계는 [표 1] 참조.
출제 이력
- 이항 분포기출 1문항
- 포아송 분포기출 1문항
- 확률 질량 함수기출 2문항
- 근사기출 1문항
- 기댓값기출 3문항
- 분산기출 1문항
같은 과목 문항
- 제135회 1번PR(Precision Recall) 곡선과 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선 비교1교시무료
- 제135회 2번Multimodal LLM(Large Language Model)1교시무료
- 제135회 6번실루엣 계수(Silhouette Coefficient)1교시무료
- 제135회 12번VAE(Variational AutoEncoder)1교시무료
- 제135회 13번AGI(Artificial General Intelligence) 측면에서 ANI(Artificial Narrow Intelligence)의 필요성1교시무료
- 제135회 18번공공기관에서의 거대 언어 모델(Large Language Model) 적용2교시