Expectation, Covariance
probability distributions are also characterized by their mean vectors and covariance matrices.
평균(Mean) : 값들의 중간값
편차(Deviation) : 각 항목의 평균값에서의 흩어진 정도
- 각 항목들의 흩어진 정도를 알수 있음
- 전체의 흩어진 정도(하나의 값으로) 표현 불가, 하나의 값(=Sum)시 0이 됨(상쇄)
분산(Variance) : 전체의 흩어진 정도
- 편차를 제곱 후 sum
표준 편차(Standard Devication): 분산의 제곱근, 값이 너무 큼으로 원래로 변환
공분산(Covariance) : 각 항목들에 상관 관계 표현
상관계수(Correlation coefficient) : 각 항목들에 상관 관계를 **0~1사이로 정규화** 표현
> 다변수 확률변수 간의 상관 관계를 숫자로 나타낸 것 : 공분산 & 상관계수
1. Expectation (= Mean vector)
나올것으로 예상 되는 값
1.1 연속/이산 확률 변수의 기댓값
1.2 조건 기대값
랜덤변수 X가 특정한 집합 B에 대해 한정되는 조건을 가지게 될 때, 그러한 조건안에서의 기대값
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1.3 결합 확률 분포 기댓값
2. Covariance matrix
이상의 변량들에서, 다수의 두 변량 값들 간의 공분산 또는 상관계수들을 행렬로 표현한 것
(i,j) 요소 값은, 두 변량 xi, xj 간에 구해진 공분산 값 임
(i,i) 요소 값은, 동일 변량 xi 자신의 분산 값인 Var[xi] 임
