연속확률변수 2

[확률과통계] 연속확률변수의 합과 컨볼루션

Sums of independent RVs 이번 포스팅에서는 서로 독립인 연속확률변수의 합으로 이루어진 새로운 변수의 확률분포는 어떻게 정의되는지 살펴볼 것이다. 서로 독립인 확률변수 X,Y가 있는데 이를 이용하여 새로운 확률변수 S의 확률 분포를 구하고자 한다. 그렇다면 먼저 X와 Y의 연합확률분포를 생각해야한다. 또한 S를 정의하기 위해서 생성 함수또한 필요할 것이다. cdf를 pdf로 바꿔주는 과정은 적분하면 된다. 이제부터 Convolution의 개념을 도입한다. Convolution 컨볼루션을 하는 과정은 다음과 같다. 한 개의 함수를 선택한 후, y축 기준으로 대칭시킨다. 특정한 값(t) 만큼 평행이동한다. 선택한 함수를 옮겨가며 오버랩되는 영역을 구간마다 찾는다. 두 함수를 Convoluti..

[확률과통계] 이산확률변수와 연속확률변수

Continuous Random Variable 앞선 포스팅에서는 이산확률변수에 대해서 알아보았다. RV를 discrete하게 지정을 하는 것이다. 하지만 우리가 살고 있는 세상은 변수가 굉장히 많다. 인구, 동물 수, 극단적으로 나노미터 크기의 분자까지. 이러한 outcome들은 정확한 RV로써 정의내리기란 불가능할 것이다. 그래서 나온것이 Continuous RV이다. 이것은 어떠한 outcome들을 모든 Real number에 대응시키는 것이다. 이때 Sample Space와 Real number는 셀 수 없이 무한 해야 한다. 그렇다면 0과 1 사이의 연속확률변수 x를 생각해보자. 0과 1사이에는 무수히 많은 실수가 존재한다. 그중에서 딱 0.5에 해당하는, 0.50000000...에 해당할 확률..

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