지난 시간에 우리는 정규분포의 적률생성함수를 이용하여 평균과 분산을 구했습니다. 우리가 구했던 정규분포의 적률생성함수는 아래와 같습니다.
MX(t)=E(etX)=eμt+σ2t22MX(t)=E(etX)=eμt+σ2t22
이제 왜도를 구할 차례인데요. 1,2,3차 적률을 이용하여 왜도를 구하는 방법은 아래와 같습니다.
γ1=μ′3−3μ′1μ′2+2{μ′1}3[μ′2−{μ′1}2]32γ1=μ′3−3μ′1μ′2+2{μ′1}3[μ′2−{μ′1}2]32
중심적률을 이용하면 훨씬 간단하게 구할 수 있었습니다.
γ1=μ3μ322γ1=μ3μ322
중심적률이 무엇인지 잊으신 분들은 아래 표를 참고해주세요.
이름 | 기호 | 정의 | 기댓값 형태 | 통계량과의 관계 |
적률 | μ′nμ′n | ∫∞−∞xnf(x)dx∫∞−∞xnf(x)dx | E[Xn]E[Xn] | 평균 = μ′1μ′1 |
중심적률 | μnμn | ∫∞−∞(x−μ)nf(x)dx∫∞−∞(x−μ)nf(x)dx | E[(X−μ)n]E[(X−μ)n] | 분산 = μ2μ2 |
표준화적률 | ˜μn~μn | μnσnμnσn | E[(X−μσ)n]E[(X−μσ)n] | 왜도 = ˜μ3~μ3 첨도= ˜μ4~μ4 |
중심적률을 쉽게 계산하기 위해 중심적률생성함수를 먼저 유도해야합니다. 정규분포의 중심적률생성함수를 유도해봅시다.
정규분포를 따르는 확률변수 X가 있다고 합시다.
X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)
중심적률생성함수는 아래와 같이 정의됩니다. 적률생성함수의 XX 대신 X−μX−μ를 넣어주면 됩니다.
Mx−μ(t)=E[et(x−μ)]=∫∞−∞et(x−μ)f(x)dxMx−μ(t)=E[et(x−μ)]=∫∞−∞et(x−μ)f(x)dx
우변은 아래와 같이 변형됩니다.
Mx−μ(t)=∫∞−∞etxe−tμf(x)dxMx−μ(t)=∫∞−∞etxe−tμf(x)dx
적분과 무관한 항을 밖으로 꺼내줍시다.
Mx−μ(t)=e−tμ∫∞−∞etxf(x)dxMx−μ(t)=e−tμ∫∞−∞etxf(x)dx
우변의 두번째 인수는 정규분포의 정률생성함수입니다. 정규분포의 적률생성함수는 이미 구한 상태이므로 대입해줍니다.
Mx−μ(t)=e−tμeμt+σ2t22
아래와 같이 계산합니다.
Mx−μ(t)=eσ2t22
정규분포의 중심적률생성함수가 유도되었습니다.
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bigpicture님의
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