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우리가 분포를 유도해야할 확률변수는 아래와 같습니다.
위 확률변수를 T라고 놓겠습니다.
아래와 같이 변형합시다. 분모를 모분산으로 곱하고 나눠주었습니다.
우변 분모를 아래와 같이 둘로 분리해 써줍니다.
모집단이 정규분포를 따른다고 가정하면 우변의 첫번째 항은 표준정규분포를 따릅니다. 우변의 두번째항도 어떠한 분포를 따르게 해주고 싶습니다.
[손으로 푸는 통계] 강의에서 아래 수식이 성립한다는 것을 유도했었습니다.
이 성질을 이용하기 위해 우변의 두번째 항을 아래와 같이 변형하겠습니다.
아래와 같이 변형합니다.
아래와 같이 루트를 분리합니다.
아래와 같이 변형합니다.
모집단이 정규분포를 따른다고 가정하면 우변의 첫번째 항은 표준정규분포를 따릅니다. Z라고 놓겠습니다.
우변의 두번째 항 루트 안의 확률변수는 자유도가 n-1인 카이제곱분포를 따릅니다. V라고 놓겠습니다.
우리는 위 조건을 가지고 T가 따르는 분포를 구해야 하는 상황입니다.
Z와 V의 확률밀도함수는 각각 아래와 같습니다.
Z와 V가 서로 독립이라고 가정하면 Z와 V의 결합확률밀도함수를 아래와 같이 구할 수 있습니다.
Z와 V가 서로 독립이라는 것을 증명할 수 있는데요. 아래 링크로 대신하겠습니다.
에 변수변환을 적용하면 t분포를 유도할 수 있습니다. 다음시간에 변수변환 원리를 먼저 설명하겠습니다.
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