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확률 밀도 함수의 컨볼루션 공식 📂수리통계학

확률 밀도 함수의 컨볼루션 공식

공식 1

독립인 두 연속확률변수 X,YX, Y확률밀도함수fX,fYf_{X}, f_{Y} 로 주어져 있다고 하자. 그러면 Z:=X+YZ := X + Y 의 확률밀도함수는 두 확률밀도함수의 합성곱 fZ=fXfYf_{Z} = f_{X} \ast f_{Y} 이다. fZ(z)=(fXfY)(z)=fX(w)fY(zw)dw f_{Z} (z) = \left( f_{X} \ast f_{Y} \right) (z) = \int_{-\infty}^{\infty} f_{X} (w) f_{Y} (z-w) dw

유도

W:=XW := X 라 하면 자코비안1110=1=1 \begin{Vmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{Vmatrix} = \left| -1 \right| = 1 이고, ZZWW조인트 확률밀도함수 fZ,Wf_{Z,W}fZ,W(z,w)=fX,Y(w,zw)=fX(w)fY(zw) f_{Z,W} \left( z,w \right) = f_{X,Y} \left( w, z-w \right) = f_{X} (w) f_{Y} (z-w) 이다. 따라서 ZZ 의 마지널 확률밀도함수는 <w<-\infty < w < \infty 에서의 정적분으로써 다음과 같이 구해진다. fZ(z)=fX(w)fY(zw)1dw f_{Z} (z) = \int_{-\infty}^{\infty} f_{X} (w) f_{Y} (z-w) |1| dw


  1. Casella. (2001). Statistical Inference(2nd Edition): p215. ↩︎