[데이터 사이언스 스쿨] math 7.2 기댓값과 확률변수의 변환

● 확률변수의 기댓값 : 확률변수의 확률밀도함수를 알면 확률변수의 이론적 평균값을 구할 수 있다. 이러한 이론적 평균을 확률변수의 기댓값(expectation)이라고 한다. 단순히 평균(mean)이라고 말하기도 한다.

 

 

● 확률변수의 변환(transform) : 기존의 확률변수를 사용하여 새로운 확률변수를 만드는 것

 

● 통계량(statistics) : 데이터 집합의 모든 값을 정해진 어떤 공식에 넣어서 하나의 숫자를 구한 것

 

● 중앙값(median) : 중앙값보다 큰 값이 나올 확률과 작은 값이 나올 확률이 0.5로 같은 값

 

● 최빈값(most frequent value) : 이산확률분포에서는 가장 확률 값이 큰 수를 말하지만, 연속확률분포인 경우에는 어느 값에 대해서나 특정한 값이 나올 확률은 0(zero)이므로 연속확률분포의 최빈값(mode)은 확률밀도함수 p(x)의 값이 가장 큰 확률변수의 값으로 정의한다. 즉 확률밀도함수의 최댓값의 위치다.

 

dss_math7_2_expectation 기댓값.ipynb

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