Log Normal Distribution   로그 정규분포, 로그 노말 분포, 대수 정규분포

(2020-04-21)
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페이딩 확률해석   1. 로그 정규 확률분포
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정규분포   1. 정규분포
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[표준 정규분포]

1. 로그 정규분포

  ㅇ 로그 정규분포를 갖는 확률변수(X)에 로그를 취한 확률변수(Y = In(X))가 정규분포를 따름
     - 즉, Y = In(X) ~ N( In(x); μYY )

  ㅇ 또는, 정규분포 확률변수(Y)에 지수를 취한 확률변수(X = eY)가 로그 정규분포를 따름
     - 즉, X = eY ~ LN( x; μXX )

  ※ [참고] 지수함수,로그함수는 서로 역함수 관계에 있음


2. 로그 정규분포 형태

     

  ㅇ 점진적으로 감소하는 긴 우측꼬리를 갖는 확률분포 형태
     - 큰 값들이 왼쪽에 많아 약간 왼쪽으로 기울어진(Skewed,왜도를 갖는) 확률분포
 
  ㅇ 즉, 
     - 확률변수 X = eY는 비대칭적 확률분포이나, 
     - 확률변수 Y = ln(X)는 대칭적 정규분포를 따름
     * 로그 정규분포정규분포로부터 유도될 수 있음


3. 로그 정규분포 특징

  ㅇ 표기 :  X ~ LN(μXX)  
     - 단, X = eY, Y ~ N(μYY) 

  ㅇ 확률밀도함수(PDF)
      누적분포함수(CDF)
      기대값(Expected Value)
      분산(Variance)
      백분위수
     - 100(1-α)% 백분위수 : xα
        


[페이딩 확률해석] 1. 로그 정규 확률분포 2. 레일레이 페이딩 3. 레일레이 확률분포 4. 라이시안 확률분포

 
        최근수정     요약목록     참고문헌