PRML연습문제 (1) 썸네일형 리스트형 PRML_1.2확률론 - Intro INTRO 편차들을 제곱한 다음 편차 제곱의 평균을 구할 수 있다.(참고로 편차의 합은 항상 0이 나온다. ) "편차 제곱의 평균”이 바로 분산이다. 그래서 분산 구하는 공식을 자세히 살펴보면, 이러한 상황을 알 수가 있는데, 분산을 공식으로 나타내면 아래와 같다. 보통 모집단의 분산을 모분산이라고 부르고, 표본의 분산을 표본분산이라고 부른다.(표준편차도 “모표준편차”와 “표본표준편차”로 나뉜다) 그런데 모분산과 표본분산의 공식은 약간 다른데, 공식은 아래와 같다.(표본분산은 n-1로 나눈다) 확률변수X가 있을때 우리가 흔히 이 분포를 나타낼때 쓰는것이 첫번째로 평균이고, 두번째로 분산이다. 평균으로써 분포의 중간부분을 알아내고분산으로써 분포가 얼마나 퍼져있는지 알아낸다. 더 알고싶으면 Skewness .. 이전 1 다음
