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목록monte carlo approximation 설명 (1)
아롱이 탐험대

Central limit theorem 각각 평균 $\mu$와 분산 $\sigma^{2}$ 에 대한 probability density function인 $p(x_{i})$를 갖는 $\text{R.V.}$에 대해 생각해보자. 각 variable이 independent이고, i.i.d. (identically distributed)라고 가정하자. $S_{N} = \sum_{i = 1}^{N}X_{i}$은 random variable의 합이고, 이는 간단하지만 널리 사용되는 random variable의 transformation이다. N이 증가할수록, S_{N}의 distribution은 아래 식과 가까워진다는 것을 알 수 있다. 다시 말해, 주어진 조건에서 N이 증가할수록 Gaussiam distribu..
study/Machine Learning
2022. 4. 12. 22:20