빅데이터분석기사 필기 공부 day-4

확률변수의 기댓값과 분산 ① 기댓값 : 각 확률변수가 특정 값을 가질 확률을 가중치로 확률변수의 결과값을 평균화한 값으로 표시 - 이산확률변수 기댓값 E(X)=∑xf(x) , f(x)는 확률질량함수 ex> 주사위를 한번 던졌을 때, 주사위 값의 기댓값은 각 눈의 값에 그 확률을 곱한 값의 합 E(X)=1×1/6 + 2×1/6 + 3×1/6 + 4×1/6 + 5×1/6 + 6×1/6 =3.5 - 연속확률변수 기댓값 E(X)=∫xf(x)dx , f(x)는 확률밀도함수 ex> 구간 [0,1]에서 연속인 확률변수 X의 f(x)=1이면 X의 기댓값 E(X)=[1/2x2]01=(1/2-0)=1/2 ② 기댓값의 성질 - 기댓값의 선형성 : 상수 a,b와 확률변수X에 대해 E(aX+b)=aE(X)+b 가 성립한다. - 기댓값의 덧셈법칙 : 두 확률변수 X,Y에 대해 X+Y의 기댓값은 X의 기댓값과 Y의 기댓값을 더한 것과 같다. 두 확률변수가 독립이든 종속이든 무관하게 성립한다. E(X+Y)=E...