랜덤 변수의 분포도 히스토그램 추정 확률로 이월됩니까?
Aug 18 2020
만약 내가
- 연속 랜덤 변수의 유한 표본이 있음 $x$ 다음을 포함하는 벡터로 $N$ 관찰,
- 그런 다음 모형화하기 위해 출현 빈도를 기준으로 관측치를 동일한 크기의 빈에 버킷 화합니다. $x$의 히스토그램 ( 연속 랜덤 변수의 이산화 로 알려진 절차 ),
(2)에서 생성 된 확률 분포가 (1)의 소스 데이터에 속한 분포와 동일한 분포를 따르기를 기대할 수 있습니까? 예를 들어, (1)의 소스 데이터가 Normal, t-, Cauchy 또는 일부 경험적 분포 인 경우 (2)의 이산화 된 변수도 Normal, t- 또는 Cauchy를 가질 것입니다. , 또는 원래 변수에 해당하는 일부 경험적 분포?
답변
1 gunes Aug 18 2020 at 16:41
확률 분포는 원래 분포 (또는 이산화 된 버전)와 동일하지 않습니다. 예를 들어, 표준 정규 분포는 음수와 양수 값을 모두 가지고 있지만 히스토그램의 확률 값은$[0,1]$. 당연히 히스토그램 의 히스토그램 을 플로팅하면 동일한 히스토그램을 가질 수 없습니다 .