컨볼루션 (2) 썸네일형 리스트형 이산확률변수의 합과 컨볼루션(Convolution) 저번 포스팅에서는 연속확률변수의 합과 컨볼루션에 대해 다루었다. 기존에 예고했던 것과 같이 이번 포스팅에서는 이산확률변수의 합을 구하기 위해 컨볼루션을 이용하는 것에 대해 알아보겠다. 또한 각 독립적인 이항분포, 포아송분포의 합과 컨볼루션에 대해 다루려고 한다. 목차는 다음과 같다. 1. 이산확률변수의 합과 컨볼루션 2. 서로 독립적인 두 개의 이항분포(Binomial Distribution)의 합 3. 서로 독립적인 두 개의 포아송분포(Poisson Distribution)의 합 1. 이산확률변수의 합과 컨볼루션 두 개의 독립적인 이산확률변수 X,Y의 합인 Z=X+Y의 확률분포를 구하기 위해서 연속확률변수일 때와 마찬가지로 *(컨볼루션)을 이용하게 된다. 밑의 그림을 보면서 이산확률변수의 컨볼루션 식을.. 연속확률변수의 합과 컨볼루션(Convolution) 저번 포스팅에서는 확률변수 Y가 X에 대한 함수로 정의될 때 확률변수의 함수, 그리고 이에 대한 평균값을 구하는 방법에 대해서 알아보았다. 이번 포스팅에서는 이전과 달리 연속확률변수 X,Y가 존재할 때 이 두 개 변수의 합을 새로운 확률변수 S에 대해 정의하는 방법에 대해서 얘기해보려고 한다. 참고로 다음시간에는 이산확률변수의 경우에 대해 다룰 예정이다. 1. 두 개의 연속확률변수의 합 위 그림처럼 X+Y=S 라는 두 개의 확률변수 X,Y의 합을 S라는 새로운 확률변수로 정의해보자. 그렇다면 이 새로운 확률변수 S의 PDF함수는 어떻게 될까? 먼저 우리가 인지해야 할 점은 이 새로운 확률변수 S에 대한 PDF함수가 기존에 배웠던 fxy(x,y)라는 두 확률변수의 Joint 확률의 PDF식과 관련이 있을 .. 이전 1 다음
