문과생 네버랜드의 데이터 창고

비중심 카이스퀘어 분포 1) 카이제곱 분포와의 비교 ${(1)}$ 앞서, 카이제곱 분포를 살펴보며 $N(\mu, \sigma^{2})$을 따르는 확률변수들의 2차형식 $$V = \frac{(X - \mu)^{2}}{\sigma^{2}}$$은 $x^{2}(1)$을 따름을 보였다. ${(2)}$ 이는 $\mu$라는 평균을 갖는 확률변수 X를 $N(0,1)$을 따르는 표준정규분포로 변환한 후 그 제곱을 취한 것이라 볼 수 있다. ${(3)}$ 이제, 자연스럽게 들 수 있는 의문은 다음과 같다. -. 그렇다면, 평균을 0으로 스케일하지 않은, 즉 다음과 같은 확률변수는 어떤 분포를 따를 것인가? $$V' = \frac{(X)^{2}}{\sigma^{2}}$$ -. 위 변환확률변수는 굳이 표현하자면 $N(\mu,..