아님. 왜 이변수라 생각함? 모수가 두개인게 이변수를 말하진 않지
N=X+Y~(λ)일 때 X의 확률을 p, Y의 확률을 (1-p)라고 두고 포아송분포를 분해하면 Pr[X=x, Y=y | N=x+y]Pr[N=x+y]인데 여기서 X~B(x+y,p)잖아
@수갤러1(106.101) 분포자체는 모수가 하나로 합쳐지는데? 한변수로 모수가 합쳐지는걸 이변수로 보는게 부자연스럽지 않음? 마치 x를 x+y -y 니까 이변수 f(x,y)로 보자는 느낌
@ㅇㅇ 근데 합쳐지기 전에는 이변수 아님?
@수갤러2(106.101) 그건 맥락이 있어야겠지
@수갤러2(106.101) 지금 니가 말하는게 모수가 나뉘어있는걸 joint pdf로 볼려고 하는거랑, 이미있는걸 쪼개서 n변수처럼 보자는건 맥락에 따라 다르지않냐임. X~B(n,p)면 n변수처럼 볼려면 ber(p) indep n개 더한거지
@ㅇㅇ 멀티플 바이노미얼일때는 Pr[X1=x1, X2=x2 ...+Xn=xn | N=x1+...+xn]는 다변수확률변수인거지?
@수갤러3(106.101) 대체 뭘 쓴건지 모르겠음
@ㅇㅇ Aggregate binomial distribution model 써보려고 했는데 잘못 적었나보네
@수갤러4(106.101) binomial에서 trinomial로 갈때 이변수가 됨 trionmial부터 유도해보셈
아님. 왜 이변수라 생각함? 모수가 두개인게 이변수를 말하진 않지
N=X+Y~(λ)일 때 X의 확률을 p, Y의 확률을 (1-p)라고 두고 포아송분포를 분해하면 Pr[X=x, Y=y | N=x+y]Pr[N=x+y]인데 여기서 X~B(x+y,p)잖아
@수갤러1(106.101) 분포자체는 모수가 하나로 합쳐지는데? 한변수로 모수가 합쳐지는걸 이변수로 보는게 부자연스럽지 않음? 마치 x를 x+y -y 니까 이변수 f(x,y)로 보자는 느낌
@ㅇㅇ 근데 합쳐지기 전에는 이변수 아님?
@수갤러2(106.101) 그건 맥락이 있어야겠지
@수갤러2(106.101) 지금 니가 말하는게 모수가 나뉘어있는걸 joint pdf로 볼려고 하는거랑, 이미있는걸 쪼개서 n변수처럼 보자는건 맥락에 따라 다르지않냐임. X~B(n,p)면 n변수처럼 볼려면 ber(p) indep n개 더한거지
@ㅇㅇ 멀티플 바이노미얼일때는 Pr[X1=x1, X2=x2 ...+Xn=xn | N=x1+...+xn]는 다변수확률변수인거지?
@수갤러3(106.101) 대체 뭘 쓴건지 모르겠음
@ㅇㅇ Aggregate binomial distribution model 써보려고 했는데 잘못 적었나보네
@수갤러4(106.101) binomial에서 trinomial로 갈때 이변수가 됨 trionmial부터 유도해보셈