문과생 네버랜드의 데이터 창고

확률수렴이란? 1) 분포의 극한과 수렴 ${(1)}$ $[X_{n}]$을 어떤 확률변수들의 집합이라고 하자. X를 동일한 표본공간에 정의된 확률변수라고 하자. -. 이 때, $X_{n}$에서 n을 매우, 무수히, 많이 뽑는다고 가정하자. 요컨데 $n \rightarrow \infty$ 이다. -. 이런 경우, 무수히 많은 $X_{n}$은 점차적으로 X라는 확률변수에 가까워질 수 있다. ${(2)}$ 이 때, 우리는 이 무수히 많이 뽑은 $X_{n}$이 X로 다가가는 현상을 엄밀하게 정의할 필요성이 생긴다. -. $X_{n}$이 X로 점차 다가가는 현상을 수렴한다 라고 표현하고, 이 수렴을 정의하기 위한 방법론은 다음 두가지가 있다. -. 분포수렴과 확률수렴이 그것이다. 2) 확률수렴 ${(1)}$ 확률 ..