* 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 1. 이론 정리1) 개념 설명   두 확률변수의 변환은 \(X\)와 \(Y\)라는 두 확률변수를 특정 함수 \(Z = g(X, Y)\)에 따라 변환했을 때 \(Z\)의 확률분포를 구하는 방법을 다룹니다.   이 과정은 두 확률변수의 결합 확률분포 \(f_{X,Y}(x, y)\)를 활용하여 새로운 확률변수의 분포를 계산합니다. 2) 정의 및 이론  *자코비안 사용이유 - 보충..