X말고 다른 X에 대한 식의 평균? ex. X^2의 평균이면 g(x) = x^2을 넣으면 된다. 반대는 성립하지 않는다!
여러 확률 변수에서의 평균
f(확률밀도함수)와 g가 주어져야 한다.
분산은 각 확률 변수의 평균과의 차이 제곱의 평균이다. 표준편차는 분산의 양의 제곱근이다.
분산 계산법
<aside> 💡 V(X) = E(X^2) - (E(X))^2
</aside>
만약 X가 아니라 g(X)여도, X 대신에 E((g(X))^2) - (E(g(X))^2 하면 된다.
두개의 확률 변수의 흩어진 정도를 뜻한다.
분산 계산에서 제곱이 아니라 x와 y 각각에 대해 해주면 된다.
공분산 계산법 분산과 비슷하다!
<aside> 💡 sigma XY = E(XY) - uX uY
</aside>
만약 X=Y면 그냥 분산을 계산한 꼴이다.
부호에 따른 해석 x가 증가할 때 y도 증가하면 양의 관계, 아니면 음, 이도저도 아니면 0 0이라고 관계가 없는 것은 아니다!
