1 개요[ | ]
- Student’s t-distribution
- Student t 分布
- 스튜던트 t 분포
- 정규분포의 평균을 측정할 때 주로 사용되는 분포
매개변수 | [math]\displaystyle{ \nu \gt 0 }[/math] 자유도(실수) |
[math]\displaystyle{ \textstyle\frac{\Gamma \left(\frac{\nu+1}{2} \right)} {\sqrt{\nu\pi}\,\Gamma \left(\frac{\nu}{2} \right)} \left(1+\frac{x^2}{\nu} \right)^{-\frac{\nu+1}{2}}\! }[/math] | |
CDF |
[math]\displaystyle{ \begin{matrix} \frac{1}{2} + x \Gamma \left( \frac{\nu+1}{2} \right) \times\\[0.5em] \frac{\,_2F_1 \left ( \frac{1}{2},\frac{\nu+1}{2};\frac{3}{2}; -\frac{x^2}{\nu} \right)} {\sqrt{\pi\nu}\,\Gamma \left(\frac{\nu}{2}\right)} \end{matrix} }[/math] |
평균 ★ | [math]\displaystyle{ \nu \gt 1 }[/math]이면 0, 아니면 undefined |
분산 | [math]\displaystyle{ \nu \gt 2 }[/math]이면 [math]\displaystyle{ \textstyle\frac{\nu}{\nu-2} }[/math], [math]\displaystyle{ 1 \lt \nu \le 2 }[/math]이면 ∞, 아니면 undefined |
2 PDF[ | ]
- 좌우대칭이다.
- 정규분포에 비해 가운데가 홀쭉하고 꼬리가 좀더 두껍다.
- 자유도가 커질수록 표준정규분포에 근접한다.
3 CDF[ | ]
4 같이 보기[ | ]
확률분포 | |
---|---|
이산확률분포 | 연속확률분포 |
5 참고[ | ]
편집자 Jmnote
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