공부/통계학

[기초 통계학] 확률변수에서의 분산

Mosser 2021. 10. 27.

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배경 지식

확률변수가 아니라 일반 데이터에서도 평균과 분산을 구할 수 있다는 점을 기억하실 겁니다. 두 개념이 똑같이 확률변수에서도 적용되니 이해가 안되시면 아래 게시글들을 한번 읽어보시고 이해하신 후, 다음 내용을 읽어보시기 바랍니다.

[기초통계학] 평균(Average)

평균(Average) 데이터의 합계를 데이터 수로 나눈 것 특징 1. 수많은 데이터 중에서 대표적인 수치라고 생각할 수 있다. 2. 데이터들은 평균값 주변에 분포하고 있다. 3. 많이 나타나는 데이터

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[기초 통계학] 분산(Variance)

개요 데이터의 흩어짐 정도를 측정할 때, 편차의 절댓값이 아니라 편차를 제곱하는 방법도 있다. 위 편차 표에서 각 데이터를 제곱하여 부호를 없애보자. 편차의 제곱 데이터 A 36 36 1 1 4 9 16 25 데

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[기초통계학] 표준편차(Standard deviation)

개요 분산은 원래 데이터와는 단위가 달라서 값을 해석하기 불편할 때가 있습니다. (참고) https://develsw.tistory.com/107 [기초 통계학] 분산(Variance) 개요 데이터의 흩어짐 정도를 측정할 때, 편차의 절

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데이터에도 분산과 표준편차가 있듯이, 확률분포에서도 분산과 표준편차를 구할 수 있고, 데이터에서의 분산과 표준편차와 똑같은 사고에 바탕을 둡니다.

분산을 구하는 방법은 얻을 수 있는 값과 평균의 차를 제곱하고, 각 확률을 가중치로 해 가중 평균을 구한것으로 정의할 수 있다.

아래 그림을 통하여 이해해보자.

아래 예시로 문제를 풀어보자.