반응형
적률생성함수가 존재하지 않는 확률분포들이 있다는 것을 배웠습니다. 자주 사용되는 t분포도 적률생성함수가 없었습니다.
적률생성함수와 같은 역할을 하면서, 모든 확률분포에서 존재하는 함수가 발견되었습니다. 이 함수가 특성함수입니다.
특성함수는 적률생섬함수의 t 대신 it 를 넣은 함수입니다. 아래와 같이 정의됩니다. 그리스어 phi 를 기호로 사용합니다.
φX(t)=E[eitX]=∫∞−∞eitxf(x)dx
여기서 φ 는 그리스어인데 fi 또는 fie 로 발음합니다. 적률생성함수는 아래와 같이 정의됐었습니다.
MX(t)=E[etX]=∫∞−∞etxf(x)dx
특성함수도 적률생성함수 처럼 아래 명제가 성립합니다.
두 확률변수 X 와 Y의 특성함수가 같으면 두 확률변수의 확률분포도 같다. (역도 성립)
두 확률변수 X 와 Y의 적률생성함수가 같으면 두 확률변수의 확률분포도 같다. (역도 성립)
증명은 적률생성함수에서 한 것과 동일하기 때문에 생략하겠습니다.
반응형
'@ OO의 이해 > 적률(Moment)의 이해' 카테고리의 다른 글
[통계 적률의 이해] 16. 특성함수가 항상 존재하는 이유 (1) | 2022.09.23 |
---|---|
[통계 적률의 이해] 14. 적률생성함수가 없는 분포도 있다 (0) | 2022.09.12 |
[통계 적률의 이해] 13. 적률생성함수가 같으면 같은 분포일까 (0) | 2022.09.12 |
[통계 적률의 이해] 12. 정규분포의 첨도는 왜 3인가 (0) | 2022.08.07 |
[통계 적률의 이해] 11. 정규분포의 왜도 구하기 (0) | 2022.05.25 |
[통계 적률의 이해] 10. 정규분포의 중심적률생성함수 (0) | 2022.05.24 |
[통계 적률의 이해] 9. 정규분포의 적률생성함수로 평균,분산 구해보기 (0) | 2021.11.04 |
[통계 적률의 이해] 8. 정규분포의 적률생성함수 (0) | 2021.11.04 |
댓글
bigpicture님의
글이 좋았다면 응원을 보내주세요!
이 글이 도움이 됐다면, 응원 댓글을 써보세요. 블로거에게 지급되는 응원금은 새로운 창작의 큰 힘이 됩니다.
응원 댓글은 만 14세 이상 카카오계정 이용자라면 누구나 편하게 작성, 결제할 수 있습니다.
글 본문, 댓글 목록 등을 통해 응원한 팬과 응원 댓글, 응원금을 강조해 보여줍니다.
응원금은 앱에서는 인앱결제, 웹에서는 카카오페이 및 신용카드로 결제할 수 있습니다.