확률이론에 대한 지식을 완전히 잊어버렸습니다 QAQ
1.PDF: X가 연속확률변수라면 확률밀도함수를 f로 정의합니다. 의 확률 즉,
[연속형만 가집니다]
CDF: 임의 변수의 유형(연속형/이산형/기타)에 관계없이 해당 누적 분포 함수를 정의할 수 있으며, 때로는 분포 함수라고도 합니다.
연속형:
CDF는 PDF의 통합형이고 PDF는 CDF의 파생형입니다.
이산형(Discrete): 이산형 확률 변수, CDF는 조각별 함수입니다(예: 예제의 동전 던지기 확률 변수). CDF는 다음과 같습니다.
이산 확률 변수의 경우 분포 법칙을 사용하여 통계적 규칙성을 직접 설명할 수 있으며, 연속 확률 변수(비이산 확률 변수)의 경우 확률 변수의 가능한 모든 값을 나열할 수 없으므로 확률 분포를 다음과 같이 설명할 수 없습니다. 이산 확률 변수와 같은 분포 법칙. 그래서 PDF가 도입되었고, 확률변수가 특정 구간에 들어갈 확률을 찾기 위해 적분법을 사용했습니다.
F ( x ) F ( x ) 점 x xx 에서 F(x)의 함수 값은 X XX 가 구간 ( − , x ] (−\infty,x](−,x], 따라서 분포함수는 RRR의 정의역을 갖는 일반함수이므로 확률문제를 함수문제로 변환할 수 있어 일반적인 함수 지식을 활용하여 확률문제를 연구할 수 있어 확률연구의 범위가 넓어진다. PMF와 CDF의 차이와 연관성을 PDF에서 발췌 2. 다음은 공분산행렬의 계산과 의미에서 발췌
공분산 : 정의: 공분산(i, j) = (i번째 열의 모든 요소 - i번째 열의 평균) * (j번째 열의 열의 모든 요소 - j번째 열의 평균) 공분산의 의미는 차원 간의 상관관계를 찾는 것입니다. 공분산 행렬: 3. A의 결합 확률 그리고 B는 P(AB) 또는 P(A,B)로 표현되거나, 또는 P(A∩B) 로 추론될 수 있다. 4. 함수 f(x;θ) f 에서 세미콜론의 의미에 대한 간단한 이해에서 발췌 (x; θ), 실제 의미는 f(x)이지만 함수의 매개변수는 θ라는 점을 강조합니다.
