고양이 두 잔

목차 서론 2장에서 확률을 조작하는 추상적인 규칙들을 소개했다. 이러한 규칙들을 실제로 사용하려면, 먼저 구체적인 확률 분포를 정의해야 한다. 어떤 확률 분포 $Pr(x)$를 사용할지는 우리가 모델링하고자 하는 데이터 $x$의 도메인(domain)에 따라 달라진다. 표 3.1은 다양한 데이터 유형과 그에 대응하는 대표적인 확률 분포들을 정리한 것이다. 여기서 도메인이란 정의역(domain of definition)에서의 도메인이며, 이 경우에는 확률 변수 $x$가 가질 수 있는 값들의 집합, 즉 확률 분포 $Pr(x)$가 정의되는 값의 종류와 범위를 의미한다. 데이터 유형도메인 $x$분포 이름단변량, 이산형, 이진(binary)$x \in {0, 1}$베르누이 분포 (Bernoulli)단변량, 이산형, ..