[개념] 확률변수의 기대값, 분산, 공분산, 상관계수
확률변수X의 기대값 확률변수X가 취할 수 있는 값 값 x의 출현확률 확률변수X의 분산 확률변수X가 취할 수 있는 값 확률변수X의 기대값(=E(X)) 값 x의 출현확률 확률변수X, Y의 합의 기대값 확률변수X, Y의 합의 분산 공분산 고찰 x값이 x의 평균보다 클 때, y값이 y의 평균보다 크면 Cov(X, Y)는 양의 값을 가진다. 반대로 x값이 x의 평균보다 클 때, y값이 y의 평균보다 작으면 Cov(X, Y)는 음의 값을 가진다. 각각의 경우 그 정도가 크면 클 수록 Cov(X, Y)의 절대값은 증가한다. x의 값과 y의 값이 전혀 상관 없을 때(독립관계), Cov(X, Y)는 0의 값을 가진다. 확률변수X, Y의 Pearson 상관계수 Pearson 상관계수는 공분산 Cov를 이용하여 -1 ~ 1..
2018. 7. 3.
