* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 상관계수는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 나타내는 값입니다. 이는 두 확률변수 \( X \)와 \( Y \)의 공분산을 각 변수의 표준편차로 나누어 정의됩니다. 1. 공분산 (Covariance)   공분산은 두 확률변수의 결합 분포를 기반으로 계산되며, 다음과 같이 정의됩니다:   \[\text{Cov}(X, Y) = E[XY] - E[X]E[Y]\]   - \..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 "PROBABILITY AND STATISTICAL INFERENCE 9th Edition"에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원본을 참고하여 확인하시기 바랍니다 이산형 이변량 분포는 두 개의 이산형 확률변수의 결합 분포를 설명하는 확률 분포입니다. 이를 통해 두 변수 간의 상호작용을 이해할 수 있습니다. 1. 결합 확률분포 (Joint Probability Distribution)      - 이산형 확률변수 \( X \)와 \( Y \)의 결합 확률분포는 각 변수가 특정 값 \( x_i, y_j \)를 가질 확률을 정의합니다. 이..