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수학

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수리통계학 (15) - 연속확률벡터의 변환 앞선 글에서는 확률벡터가 확률변수로 변환되는 경우를 다루었습니다. 하지만 확률벡터가 또 다른 확률벡터로 변환되는 경우도 생각할 수 있습니다. 연속확률벡터의 변환이 다소 복잡하기 때문에 이에 대해서 다뤄보려고 합니다. 우선 $ \textbf{X}=(X_1,X_2)'$ 라는 확률벡터가 $ (X_1, X_2)'=(x_1, x_2)' $ 의 값으로 실현되었다고 해보겠습니다. 그러면 이 결과를 $ y_1 =u_1(x_1,x_2), y_2 =u_2(x_1,x_2) $ 의 변환을 거쳐서 새로운 벡터 $ (y_1,y_2)' $ 로 바꿀 수 있습니다. 여기서 $ u_1 , u_2 $ 는 꼭 일대일 함수일 필요도 없고, 미분가능해야 할 필요는 더더욱 없습니다. 하지만 의미 있는 결론을 이끌어내기 위해서 $ u_1, u_2..
수리통계학 (14) - 이변량 분포의 다른 특성들 지난 글에서는 이변량 분포에서 등장하는 여러 주변확률분포를 다루었습니다. 이번 글에서는 단변량 분포의 개념들이 이변량 분포에서는 어떻게 정의되는지에 대해 써보겠습니다. 다변량 분포에서는 벡터가 자주 등장합니다. 그리고 이 벡터를 표현하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다. 행벡터(row vector)로 표현하는 방법과 열벡터(column vector)로 표현하는 방법이 그것입니다. 수학, 물리학을 포함한 여러 분야에서는 벡터를 열벡터로 표현하는 관행이 있습니다. 통계학에서도 이런 관행을 대체로 따르는 편입니다. 따라서 확률벡터 역시 열벡터로 표현하는 것을 원칙으로 하되, 때로는 행벡터를 전치(transpose)해서 표현하기도 합니다. 이제 이변량 분포에서의 확률벡터 $ \textbf{X}=(X_1, X_..
수리통계학 (13) - 이변량 분포의 특성 지난 글에서는 이변량 분포에 관한 기본적인 개념들을 소개했습니다. 이번 글에서도 이변량 분포에서 자주 등장하는 개념들에 대해 써보려고 합니다. 지난 글에서 이변량 분포의 누적분포함수를 다음과 같이 정의했습니다. $ F_{X_1,X_2}(x_1,x_2)=P(X_1 \leq x_1 , X_2 \leq x_2) $ 이 누적분포함수를 이용하면 두 확률변수 $ X_1, X_2 $ 가 어떤 구간에 놓일 확률을 계산할 수 있습니다. 가령 $ P(a_1 < X_1 \leq b_1 , a_2 < X_2 \leq b_2) $ 를 계산한다고 해보겠습니다. 일단 집합 $ Z_1 = \left \{ (x_1,x_2) \in \mathbb{R}^2 | -\infty < x_1 \leq b_1 , -\infty < x_2 \leq..
수리통계학 (12) - 이변량 분포 이번 글에서는 여러 확률변수를 갖는 확률분포인 다변량 분포(multivariate distribution)에 대해서 써보겠습니다. 다변량 분포에서는 여러 개의 확률변수가 각자 임의의 값을 가질 수 있게 됩니다. 그런데 이 글에서는 두 개의 확률변수만이 존재하는 이변량 분포(bivariate distribution)로 논의를 한정하려고 합니다. 이렇게 하는 이유는 이변량 분포의 개념이나 성질들을 세 개 이상의 확률변수를 갖는 다변량 분포에도 폭넓게 활용할 수 있기 때문입니다. 우선 어떤 실험을 통해 얻을 수 있는 사건들을 모은 집합인 표본공간 $ S $ 를 생각하겠습니다. 그리고 각 $ S $ 의 원소를 임의의 실수값에 대응시키는 두 확률변수 $ X_1, X_2 $ 를 생각해 볼 수 있습니다. 이 두 확률..
수리통계학 (11) - 통계학의 다른 부등식들 이번 글에서는 지난 글에서 다루지 못한 부등식들에 대해서 써보겠습니다. 1. $ u(X) \geq 0 $ , $E[u(X)] 0 $ (마르코프 부등식) 우선 다음과 같은 지시함수(indicator function)를 생각하겠습니다. $ I_{\left \{ u(x) \geq c \right \}}(x) = \left\{\begin{matrix} 1(u(x) \geq c)\\ 0(u(x)0 $ (체비셰프 부등식) 여기서 $ \sigma $ 는 $ Var(X) $ 의 양의 제곱근을 의미합니다. $ X $ 의 분산이 유한하다면 더 낮은 차수의 적률에 대응되는 평균값도..