📂수리통계학

평균과 분산의 성질들

정리

평균 $E ( X ) = \mu_{X}$ 과 분산 $\operatorname{Var} (X) = E [ ( X - \mu_{X} )^2 ]$ 은 아래의 성질들을 가진다.

• [1]: $E(X + Y) = E(X) + E(Y)$
• [2]: $E(aX + b) = a E(X) + b$
• [3]: $\operatorname{Var} (X) \ge 0$
• [4]: $\operatorname{Var} ( X ) = E(X^2) - \mu_{X}^2$
• [5]: $\operatorname{Var} (aX + b) = a^2 \operatorname{Var} (X)$

설명

평균과 분산에 관한 것이니만큼 아주 중요한 성질들이다. 특히 [1]과 [2]는 이른바 선형성^linearity이라 불리우는 성질로써, 수식을 다룰 때 무척 편리하게 만들어준다.

증명

[1]

이산적일 경우 $$\begin{align*} E ( X + Y ) =& \sum (xp(x) + yp(y) ) \\ =& \sum xp(x) + \sum yp(y) \\ =& E(X) + E(Y) \end{align*}$$ 연속적일 경우 $$\begin{align*} E ( X + Y ) =& \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} (x + y) f(x,y) dx dy \\ =& \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} x f(x,y) dx dy + \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} y f(x,y) dx dy \\ =& E(X) + E(Y) \end{align*}$$

■

[2]

이산적일 경우 $$\begin{align*} E ( aX + b ) =& \sum \left( a x p(x) + b p(x) \right) \\ =& a \sum x p(x) + b \sum p(y) \\ =& a E(X) + b \end{align*}$$ 연속적일 경우 $$\begin{align*} E ( aX + b ) =& \int_{-\infty}^{\infty} (ax+b) f(x) dx \\ =& \int_{-\infty}^{\infty} a xf(x) dx + \int_{-\infty}^{\infty} b f(x) dx \\ =& a \int_{-\infty}^{\infty} xf(x) dx + b \int_{-\infty}^{\infty} f(x) dx \\ =& a E(X) + b \end{align*}$$

■

[3]

$( X - \mu_{X} )^2 \ge 0$ 이므로 $\operatorname{Var} (X) = E [ ( X - \mu_{X} )^2 ] \ge 0$

■

[4]

$$\begin{align*} \operatorname{Var} (X) =& E [ ( X - \mu_{X} )^2 ] \\ =& E (X^2 - 2 \mu_{X} X + \mu_{X}^2 ) \\ =& E (X^2) - 2 \mu_{X} E(X) + \mu_{X}^2 \\ =& E(X^2) - \mu_{X}^2 \end{align*}$$

■

[5]

정리 [2]에 따라 $Y = a X + b$ 이라고 하면 $\mu_{Y} = a \mu_{X} + b$ 이고 $$\begin{align*} \operatorname{Var} (Y) =& E [ ( Y - \mu_{Y} )^2 ] \\ =& E [ ( aX + b - a \mu_{X} - b )^2 ] \\ =& E [ a^2 ( X - \mu_{X} )^2 ] \\ =& a^2 \operatorname{Var} (X) \end{align*}$$

■