아래와 같은 Multivariate random variables에 대해 생각해보자. 이것의 mean을 정의해보면 아래와 같이 벡터로 표현할 수 있을 것이다.
Variance-covariance matrix는 아래와 같이 정의할 수 있다. a가 벡터이고 X가 mean이 μ이고 variance가 ∑일 때 아래가 성립한다. 이것은 random variables의 선형 조합에서 mean과 variance를 구할 때 유용하다.
출처 : All of Statistics A Concise Course in Statistical Inference (2004, Springer) 아래의 예제를 풀어보자. Suppose (X1, X2, X3)T have the following mean and variance.
Let Y=X1+0.5X2+0.5X3. Mean and variance of Y?
X와 Y라는 random variable이 있을 때 Y=y일 때 X의 기대값은 무엇일까? 이것을 condtio...
#
Carlo
#
simulation
#
rule
#
of
#
multivariate
#
Monte
#
Moment
#
MGF
#
iterated
#
Generating
#
Function
#
Expectation
#
conditional
#
variance
원문 링크 : Ch.8 Expectation(2)
![[열공학] 왕복동식 압축기(Reciprocating compressor)의 체적 효율](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyMzEwMjdfMTAg/MDAxNjk4Mzk1NzcwMjE4.fpSYHFFcW5Dy1E5Bp9Px4g8KgLn4Hpr-3SdGANsk8Ksg.vzgb3r2aeG6zxpu5s_N3f5yp20xwTc0QWM2FOIxzkUog.PNG.wn0826/image.png?type=w2)
![[Python] Pade approximation과 exact solution 비교](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyMzEwMzFfMTAw/MDAxNjk4NzE5ODU2Njk3.vJTIX75EIjsiSi3AvRwh7z91P50HCBxdjSqxQqGhrCkg.fY9RxPIJh8QvxC9nMgWM3DV6q7n61arXsQUYdMnjR1Eg.PNG.wn0826/image.png?type=w2)
![[수치해석] 3. Numerical Integration_Adaptive quadrature](https://blogimgs.pstatic.net/nblog/mylog/post/og_default_image_160610.png)
