개요 두 개의 random variable을 조합하여 우리가 필요한 어떤 다른 정보를 얻을 수 있는, 새로운 random variable을 W = g(X,Y) 와 같이 얻을 수 있다. X, Y에 대한 joint PMF나 joint PDF가 이미 있다면, 우리가 생각해 보아야 할 문제는 W에 대한 probability model을 이 joint PMF와 joint PDF에서 어떻게 이끌어 낼것인가 하는 것이다. Case I: Discrete RV 먼저 discrete RV인 X, Y에 대해서, 새롭게 얻고자 하는 random variable W의 sample space는 곧 g(X,Y)의 모든 가능한 value가 될 것이다. 그러면 W의 PMF는 X,Y의 joint PMF와 다음과 같은 관계를 갖는다. 여..

정의 Discrete RV인 X와 Y의 joint probability mass function은 다음과 같이 정의한다. Notation은 joint CDF와 흡사하다. X와 Y의 조합으로, 2차원 평면의 좌표 형태로 조합되는 outcome들이 있게 되며, 각각의 outcome의 분포나 가질 수 있는 확률값은 물론 experiment에 따르게 된다. 이 때의 sample space는 다음과 같이 표현된다. PMF를 표현하는 방법으로는, list형태, matrix형태, graph형태 등이 있는데, 여기서는 좌표평면과 list형태로 표현하는 방법에 대해서만 다루도록 한다. 예제를 살펴보자. 예제 2개의 집적회로를 테스트한다. 각 테스트는 합격, 불합격으로 나뉜다. 테스트는 연속해서 하며, 각 테스트의 성공률..