수리통계학 - 베르누이 분포 (Bernoulli distribution)

 

 

Distribution 별 수리 통계학을 정리의 첫 번째는 Bernoulli distribution 이다.

 

출처 : wikipedia

 

베르누이 분포는 동전의 앞, 뒤처럼 오직 두 가지 범주만 가진 이산형 확률분포이다.

 

 

예를 들어, 시험을 봤을 때 60점 이상이면 합격, 미만이면 불합격이라 하자.

- 60점 이상 = 합격 ⇨ 이를 1이라 하고, 합격할 확률을 P(X=1) 로 표기할 수 있다.

- 60점 미만 = 불합격 ⇨ 이를 0이라 하고, 불합격할 확률을 P(X=0) 로 표기할 수 있다.

 

 

❗베르누이 분포의 확률질량함수 𝒇(𝒙)는 다음과 같다.

$$f(x)=P(X=x)=p^{x}(1-p)^{1-x}, x=0,1$$

 

 

❗베르누이 분포를 따르는 확률변수의 기댓값 E(X)=p, 분산 Var(X)=p(1-p) 이다.

 

 

❗베르누이 분포의 적률생성함수는 다음과 같다.

$$M(t)=E(e^{tX})=(1-p)+pe^{t}$$

 

 

위 적률생성함수를 증명해보자.

베르누이분포는 이산형 확률분포이므로, 베르누이분포를 따르는 확률변수 X의 적률생성함수는 다음과 같이 정의된다.

$$M_{X}(t)=E(e^{tX})=\sum_{x=0}^{\infty}e^{tx}f(x)=\sum_{x=0}^{\infty}e^{tx}p^{x}(1-p)^{1-x}$$

𝒙는 오로지 0과 1이므로, 이를 위에 대입하면,

$$M_{X}(t)=\sum_{x=0}^{\infty}e^{tx}p^{x}(1-p)^{1-x}=e^{0}p^{0}(1-p)^{1} + e^{t}p^{1}(1-p)^{0}=(1-p)+pe^{t}$$

따라서 베르누이분포의 적률생성함수는 다음과 같다.

$$M_{X}(t)=(1-p)+pe^{t}$$

 

 

✏이번에는 베르누이분포의 가능도함수, 로그가능도함수를 살펴본 후 최대가능도추정량을 구해보도록 하겠다.

❗먼저 가능도함수를 구해보자.

$$L(\theta)=\prod_{i=1}^{n}f(x_{i}|\theta)=\prod_{i=1}^{n}p^{x_{i}}(1-p)^{1-x_{i}}=p^{\sum_{i=1}^{n}x_{i}}(1-p)^{n-\sum_{i=1}^{n}x_{i}}$$

❗이 가능도함수에 로그를 취한 함수를 로그가능도함수라 하는데, 이를 구해보자.

가능도함수에 로그를 취하면 다음과 같고,

$$logL(\theta)=log(p^{\sum_{i=1}^{n}x_{i}}(1-p)^{n-\sum_{i=1}^{n}x_{i}})$$

이는 다음과 같이 풀이할 수 있다.

$$logL(\theta)=\sum_{i=1}^{n}x_{i} logp + (n-\sum_{i=1}^{n}x_{i}) log(1-p)$$

 

 

가능도함수 L(θ|𝑥)는 확률표본에서 얻을 수 있는 모수의 모든 정보를 가지고 있다.

따라서 이를 바탕으로 모수에 대한 가능성이 가장 높은 통계량을 찾는 것을 고려할 수 있다.

모수 θ에 대해 가능도함수 L(θ|𝑥)를 최대로 하는 통계량을 최대가능도추정량이라 한다.

 

 

❗최대가능도추정량은 로그가능도함수에 대해 미분하여 0을 만족하는 hat(θ)이다.

위에서 로그가능도 함수를 모수인 p에 대해 미분하여 0으로 놓으면 다음과 같다.

$$\frac{d}{dp}logL(p)=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}}{p} - \frac{n-\sum_{i=1}^{n}x_{i}}{1-p}=0$$

이를 풀면

$$\frac{(1-p)\sum_{i=1}^{n}x_{i}-p(n-\sum_{i=1}^{n}x_{i})}{p(1-p)}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}-np}{p(1-p)}= 0$$

가 되고, 이를 만족하기 위해서는

$$\sum_{i=1}^{n}x_{i}=np$$  

이므로, 따라서 최대가능도추정량은

$$\widehat{p}= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}x_{i}$$

 

 

한 가지 더, 로그가능도함수를 두 번 미분하면 0보다 작은 값이 되므로 hat(p)에서 가능도함수의 최댓값을 얻을 수 있다.