정규 분포에서는 아래 성질이 성립했습니다.
변수 aX가 평균이 이고, 분산이 인 정규분포를 따를 경우, 확률변수 X는 평균이 이고, 표준편차가 인 정규분포를 따릅니다.
카이제곱분포에서는 어떨까요?
변수 aX가 자유도가 n-1인 카이제곱분포를 따른다고 합시다. 기호로는 아래와 같이 나타냅니다.
aX의 확률밀도함수를 f(ax), 누적분포함수를 F(ax)라고 놓겠습니다. F(ax) 는 아래와 같이 정의됩니다.
우리가 궁금한 것은 X의 분포입니다. X의 확률밀도함수를 g(x), 누적분포함수를 G(x)라고 놓겠습니다. G(x)는 아래와 같이 정의됩니다.
우변 괄호 안 부등식의 양 변에 a를 곱해줍니다.
a의 범위에 따라 둘로 나뉩니다.
1) a가 양수인 경우
aX의 누적분포함수를 F 라고 놓는다면 아래 등식을 얻습니다.
양변을 미분합시다.
f 는 카이제곱분포의 확률분포함수입니다. f는 음수에서는 정의되지 않기 때문에 조건이 필요합니다. a가 양수이므로, 조건이면 됩니다. 따라서 아래와 같이 변형할 수 있습니다.
정리해 보려고 했는데 안되네요. 그냥 이런 분포입니다.
2) a가 음수인 경우
부등식의 양변을 a로 나눠줍니다. 부등호 방향이 바뀝니다.
aX의 누적분포함수를 F라고 놓는다면 아래 등식을 얻습니다.
양변을 미분합시다.
f(x)는 정규분포의 확률분포함수입니다. f는 음수에서는 정의되지 않기 때문에 조건이 필요합니다. a가 음수이므로, 조건이면 됩니다. 따라서 아래와 같이 변형할 수 있습니다.
정리해 보려고 했는데 안되네요.
정리하면 아래와 같습니다.
aX가 n-1자유도 카이제곱분포를 따를 때, X는 아래 분포를 따른다 .
1) 인 경우
2) 인 경우
우리가 다루던 표본분산의 분포는 아래와 같습니다.
a에 해당되는 부분이 양수이므로, 대입하면 아래와 같은 분포함수를 얻습니다 .
카이제곱분포 함수 선에서 처리가 가능할 줄 알았는데 전혀 다른 형태의 함수가 되었습니다. 위 함수를 사용하는 것 보다는 형태로 사용하는게 나을 것 같습니다.
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