분산

수학/기초통계학

기초통계학[10].연속확률변수의 기댓값, 분산, 표준편차 그리고 분위수

안녕하세요. 오늘은 지난 시간의 기초통계학[9].연속확률변수의 조작(https://everyday-image-processing.tistory.com/15)에 이어서 연속확률변수의 기댓값, 분산, 표준편차, 그리고 분위수에 대해서 알아보겠습니다. 지금까지 저희는 이산확률변수의 기댓값, 분산, 표준편차에 대해서만 공부했습니다. 공식을 기억하실지는 모르겠지만 연속확률변수와 이산확률변수의 차이점이 $\sum$이 $\int$로 바뀌는 것밖에 없으니 이산확률변수를 이해했다면 빠르게 알 수 있습니다. 추가적으로 요약 통계량 중 하나인 분위수(quantiles)에 대해서 공부하고 마치도록 하겠습니다. 1. 연속확률변수의 기댓값 연속확률변수의 기댓값은 $\int_{a}^{b} xf(x) \; dx$로 정의됩니다. 이산..

수학/기초통계학

기초통계학[6].이산확률변수의 분산

안녕하세요. 오늘은 지난 시간의 기초통계학[5].이산확률변수의 기댓값(https://everyday-image-processing.tistory.com/10)에 이어서 이산확률변수의 분산을 알아보도록 하겠습니다. 1. 퍼짐(spread) 지난 시간에 기댓값에 대해서 알아봤는데 확률 분포에 있어 기댓값이란 그 분포의 중심을 나타내는 측도라고 언급하였습니다. 따라서, 만약 확률 분포의 특성을 간단하게 한 개의 숫자로 표현하고자 할 때 기댓값은 좋은 선택입니다. 하지만 서로 다른 분포가 있습니다. 그 두 분포의 기댓값이 같다면 두 분포의 특성은 완전히 같다고 할 수 있을까요? $X$ -2 -1 0 1 2 $Y$ -3 3 pmf $\frac{1}{10}$ $\frac{2}{10}$ $\frac{4}{10}$ $..

Johns Hohns
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