Tags
- Vue
- 통계학
- update
- 이진트리
- N:1
- delete
- 뷰
- 그리디
- 스택
- ORM
- distinct
- drf
- Queue
- outer join
- count
- Article & User
- create
- stack
- 완전검색
- Django
- migrations
- Tree
- DB
- SQL
- 쟝고
- 큐
- 트리
- 백트래킹
- M:N
- regexp
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Notice
Recent Posts
Link
데이터 분석 기술 블로그
Expected Value and Mean (기댓값과 평균) 본문
기댓값(Expected Value)은 확률 변수의 '평균적 결과'를 나타내는 개념이다.
통계에서 말하는 '평균(mean)'과 거의 같은 뜻이지만, 확률 분포에 기반한 수학적 정의를 갖고 있다.
이산형 확률 변수의 기댓값
각 값 x에 그 확률을 곱해서 다 더한 것 → 가중 평균(weighted average)
연속형 확률 변수의 기댓값
연속 확률 변수 의 확률 밀도 함수(PDF)가 f(x) 일 때:
이산형과 마찬가지로 값 × 확률의 '무한한 합'인 적분 형태
기댓값의 의미
- 장기적인 평균 결과
- 무작위 시행을 매우 많이 반복했을 때의 평균
- 확률 모델에서 중심위치(중심성)를 나타내는 지표
조건: 기댓값이 존재하려면
→ 절댓값을 포함한 기댓값이 유한해야 실제 기댓값도 정의됨
'데이터 사이언스 > 수리 통계학' 카테고리의 다른 글
Properties of the Expected Value (기댓값의 성질) (0) | 2025.04.08 |
---|---|
Convolution From Adding Random Variables (확률 변수의 합과 컨볼루션) (0) | 2025.04.06 |
Multidimensional Change of Variables - Continuous (다변량 변수 변환 – 연속형) (0) | 2025.04.05 |
Multidimensional Change of Variables - Discrete (다변량 변수 변환 – 이산형) (0) | 2025.04.04 |
Multinomial Distribution (다항 분포) (0) | 2025.04.03 |