이항분포→푸아송분포→감마분포까진
유도과정을 통해 의미를 이해 했는데요
즉 감마분포에서 α는 α번째 사건이 발생할 때까지의 총 시간이고 β는 단위시간당 사건발생수의 역수고 확률변수 x는 시간
그런데요
감마분포로부터 카이제곱분포와 베타분포를 유도하는게 계산상으로야 이해하지만 의미가 와닿질 않아서요
카이제곱분포는
감마분포에서 α = r/2 (r은 양의 정수, 자유도), β=2인 경우를 카이제곱분포라 한다
라는건 계산상으로야 당연히 알겠습니다만
그래서 이게 r은 2α번째 사건이 발생할 때까지의 총 시간이고 단위시간당 사건발생수가 0.5라는 의미인가? 생각했거든요
그런데 예제를 보면 표본분산은 카이제곱분포를 따른다 라고 하는데
도대체 표본분산이란거에서 2α번째 사건이 발생할때까지의 총시간, 단위시간당 사건발생수가 0.5??? 그게 어디에 대응된다는건지 도통 모르겠는거에요
뭐 총합을 총시간에 대응시켜서 (표본-편차) 항들의 총합 = S - S = 0 이니
그래서 S가 α개의 총합인데 항들은 총 2α개니까 r이라는 거라고 대응시키면 이거는 이해가 되는데
단위시간당 사건발생수가 0.5???? 실제로는 그냥 더하는게 아니고 제곱해서 더하는거니까 원래의 각 항은 루트를 씌워야되는거니 이게 0.5에 대응된다는것인가??
근데 루트와 단위시간당 사건발생수 0.5는 다른건데... 0.5는 지수에 들어가는 의미가 아니잖아요 도통 이해가 안됩니다
그리고
베타분포도 마찬가지입니다
수학적으로야 비율을 변수로 하기 위해 만든 과정이야 계산상으로 이해는 됩니다만
감마분포로부터 유도할때
서로독립인 감마분포 (α,β)를 따르는 x,y의 joint pdf로부터
x는 (α,β)를 따르는 베타분포, y는 (α+β,1)를 따르는 감마분포라는건 계산상 알겠는데
이게 의미가 그럼
베타분포 pdf가 결국 조건부확률 f(x,y)/f(y) 잖아여
즉 감마분포 (α+β,1) 따르는 y가 있는데
서로독립인 x,y가 같이 발생할 사건이 감마분포 (α,β)를 따른다면
x는 베타분포 (α,β)를 따른다고 한다 이 얘기인거같은데요
일단 감마분포 (α+β,1) 따르는 y가 있는거야 이해할수있지만
비율인 x와 변수인 y가 같이 발생할 사건이 감마분포 (α,β)를 따른다는 상황이 뭔지 와닿질 않아요
뭔가 의미가 잘 설명되어있는 책이나 사이트 있을까요?
니가 말하는 유도는 인사이트로서는 맞는말이고, 감마분포는 연속분포라서 더이상 그런것들을 직관적으로 받아들이기 어려움 니말대로 단위시간당 0.5번 일어난다는게 말이안되잖음 그리고 두번째파라미터는 양의 실수라서 0.01 이런숫자도 가능함 너의 설명이 감마분포를 얻는 직관은 줄수있지만 그것을 그대로 받아들이기는 힘듬
1번 질문은 해결방법이 여러가지가 있는데 너의 감마/카이 정의로는 그 질문에 답하기 귀찮아짐 (불가능한건 아님, 몇몇 수통책은 변수변환으로 보일거임) 카이분포의 가장 흔한 정의는 독립적인 정규분포의 합인거 이용하는게 좋을거임
두번째 질문은 뭔소린지 이해를 못하겠음 베타분포의 직관을 알고싶은거면 또 다른 방법으로 베르누이 우도의 conjugate prior 를 고려해보면 베타분포가 자연스럽게 나옴
이거 ㅈㄴ 기초적인 앞에나오는 내용인데 이해하는사람 잘없더라 그냥 전부 외우고넘어가는듯;;
오.. 저도 궁금해만 하다가 그냥 외우고 넘어갔던 내용이네요