작성자: admin 작성일시: 2016-05-15 12:39:55 조회수: 2896 다운로드: 172
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누적 분포 함수와 확률 밀도 함수

누적 분포 함수(cumulative distribution function)와 확률 밀도 함수(probability density function)는 확률 변수의 분포 즉, 확률 분포를 수학적으로 정의하기 위한 수식이다.

확률 분포의 묘사

확률의 정의에서 확률은 사건(event)이라는 표본의 집합에 대해 할당된 숫자라고 하였다. 데이터 분석을 하려면 확률이 구체적으로 어떻게 할당되었는지를 묘사(describe)하거 전달(communicate)해야 할 필요가 있다. 어떤 사건에 어느 정도의 확률이 할당되었는지를 묘사한 것을 확률 분포(distribution)라고 한다.

확률 분포를 묘사하기 위해서는 모든 사건(event)들을 하나 하나 제시하고 거기에 할당된 숫자를 보여야 하기 때문에 확률 분포의 묘사는 결코 쉽지 않은 작업이다. 그러나 확률 변수를 이용하면 이러한 묘사 작업이 좀 더 쉬워진다. 왜냐하면 사건(event)이 구간(interval)이 되고 이 구산을 지정하는데는 시작점과 끝점이라는 두 개의 숫자만 있으면 되기 때문이다.

그러나 사건(event) 즉, 구간(interval) 하나를 정의하기 위해 숫자가 하나가 아닌 두 개가 필요하다는 점은 아무래도 불편하다. 숫자 하나만으로 사건 즉, 구간을 정의할 수 있는 방법은 없을까? 이를 해결하기 위한 아이디어 중 하나는 구간의 시작을 나타내는 숫자를 모두 같은 숫자인 음수 무한대($-\infty$)로 통일하는 것이다. 여러가지 구간들 중에서 시작점이 음수 무한대인 구간만 사용하는 것이라고 볼 수 있다.

$$\{ -\infty \leq X < -1 \} $$$$\{ -\infty \leq X < 0 \} $$$$\{ -\infty \leq X < 1 \} $$$$\{ -\infty \leq X < 2 \} $$$$ \vdots $$$$ \{ -\infty \leq X < x \} $$$$ \vdots $$

물론 이러한 구간들은 확률의 정의를 구성하는 전체 사건 중 일부에 지나지 않는다. 그러나 확률 공간의 정의를 이용하면 이러한 구간들로부터 시작점이 음수 무한대가 아닌 다른 구간들을 생성할 수 있다. 또한 새로 생성된 구간들에 대한 확률값도 확률의 정의에 따라 계산할 수 있다.

누적 확률 분포

위와 같은 방법으로 서술된 확률 분포를 누적 분포 함수 (cumulative distribution function) 또는 누적 확률 분포라고 하고 약자로 cdf라고 쓴다. 일반적으로 cdf는 대문자를 사용하여 $F(x)$와 같은 기호로 표시하며 이 때 독립 변수 $x$는 범위의 끝을 뜻한다. 범위의 시작은 음의 무한대(negative infinity, $-\infty$)이다.

확률 변수 $X$에 대한 누적 확률 분포 $F(x)$의 수학적 정의는 다음과 같다.

$$ F(x) = P(\{X < x\}) = P(X < x)$$

몇가지 누적 확률 분포 표시의 예를 들면 다음과 같다.

$$ \vdots $$
  • $F(-1)$ : 확률 변수가 $-\infty$이상 -1 미만인 구간 내에 존재할 확률 즉, $P( \{ -\infty \leq X < -1 \})$
  • $F(0)$ : 확률 변수가 $-\infty$이상 0 미만인 구간 내에 존재할 확률 즉, $P( \{ -\infty \leq X < 0 \})$
  • $F(1)$ : 확률 변수가 $-\infty$이상 1 미만인 구간 내에 존재할 확률 즉, $P( \{ -\infty \leq X < 1 \})$ $$ \vdots $$
  • $F(10)$ : 확률 변수가 $-\infty$이상 10 미만인 구간 내에 존재할 확률 즉, $P( \{ -\infty \leq X < 10 \})$ $$ \vdots $$

시계 바늘 확률 문제의 경우를 예로 들어보자. 이 경우에는 각도가 0도부터 360까지이지만 음의 무한대를 시작점으로 해도 상관없다.

$$ F(0) = P(\{ -\infty {}^{\circ} \leq \theta < 0 {}^{\circ} \}) = 0 $$$$ F(10) = P(\{ -\infty {}^{\circ} \leq \theta < 10 {}^{\circ} \}) = \dfrac{1}{36} $$$$ F(20) = P(\{ -\infty {}^{\circ} \leq \theta < 20 {}^{\circ} \}) = \dfrac{2}{36} $$$$ \vdots $$$$ F(350) = P(\{ -\infty {}^{\circ} \leq \theta < 350 {}^{\circ} \}) = \dfrac{35}{36} $$$$ F(360) = P(\{ -\infty {}^{\circ} \leq \theta < 360 {}^{\circ} \}) = 1 $$$$ F(370) = P(\{ -\infty {}^{\circ} \leq \theta < 370 {}^{\circ} \}) = 1 $$$$ F(380) = P(\{ -\infty {}^{\circ} \leq \theta < 380 {}^{\circ} \}) = 1 $$$$ \vdots $$

이를 NumPy와 matplotlib를 사용하여 그래프로 그래면 다음과 같다.

In:
t = np.linspace(-100, 500, 100)
F = t / 360
F[t < 0] = 0
F[t > 360] = 1
plt.plot(t, F)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.xticks([0, 180, 360]);
plt.title("Cumulative Distribution Function");
plt.xlabel("$x$ (deg.)");
plt.ylabel("$F(x)$");

누적 밀도 함수 즉 cdf는 다음과 같은 특징을 가진다.

  • $F(-\infty) = 0$
  • $F(+\infty) = 1$
  • $F(x) \geq F(y) \;\; \text{ if } \;\; x > y $

확률 밀도 함수

누적 분포 함수는 확률 분포를 함수라는 편리한 상태로 바꾸어 주었다. 누적 분포 함수는 확률이 어느 사건(event)에 어느 정도 분포되어 있는지 수학적으로 명확하게 표현해 준다.

그러나 누적 분포 함수가 표현하는 사건이 음수 무한대를 시작점으로 하고 변수 $x$를 끝점으로 하는 구간이다보니 분포의 형상을 직관적으로 이해하기는 힘든 단점이 있다. 다시 말해서 어떤 확률 변수 값이 더 자주 나오는지에 대한 정보를 알기 힘들다는 점이다.

이를 알기 위해서는 확률 변수가 나올 수 있는 전체 구간 ($-\infty$ ~ $\infty$)을 아주 작은 폭을 가지는 구간들로 나눈 다음 각 구간의 확률을 살펴보는 것이 편리하다. 다만 이렇게 되면 구간의 폭(width)을 어느 정도로 정의해야 하는지에 대한 추가적인 약속이 필요하기 때문에 실효성이 떨어진다.

이러한 단점을 보완하기 위해 생각한 것이 절대적인 확률이 아닌 상대적인 확률 분포 형태만을 보기 위한 확률 밀도 함수(probability density function)이다.

누적 확률 분포 그래프의 x축의 오른쪽으로 이동하면서 크기의 변화를 살펴보자.만약 특정한 $x$값 근처의 구간에 확률이 배정되지 않았다면 누적 분포 함수는 그 구간을 지나도 증가하지 않는다. 즉, 기울기가 0이다. 왜냐하면 $x$ 값이 커졌다(x축의 오른쪽으로 이동하였다)는 것은 앞의 구간을 포함하는 더 큰 구간(사건)에 대한 확률을 묘사하고 있는 것인데 추가적으로 포함된 신규 구간에 확률이 없다면 그 신규 구간을 포함한 구간이나 포함하지 않은 구간이나 배정된 확률이 같기 때문이다.

누적 분포 함수의 기울기가 0이 아닌 경우는 추가적으로 포함된 구간에 0이 아닌 확률이 할당되어 있는 경우이다. 만약 더 많은 확률이 할당되었다면 누적 분포 함수는 그 구간을 지나면서 더 빠른 속도로 증가할 것이다. 다시 말해서 함수의 기울기가 커진다. 이러한 방식으로 누적 분포의 기울기의 크기를 보면 각 위치에 배정된 확률의 상대적 크기를 알 수 있다.

기울기를 구하는 수학적 연산이 미분(differentiation)이므로 확률 밀도 함수는 누적 분포 함수의 미분으로 정의한다.

$$ \dfrac{dF(x)}{dx} = f(x) $$

이를 적분으로 나타내면 다음과 같다.

$$ F(x) = \int_{-\infty}^{x} f(u) du $$

확률 밀도 함수는 특정 확률 변수 구간의 확률이 다른 구간에 비해 상대적으로 얼마나 높은가를 나타내는 것이며 그 값 자체가 확률은 아니다라는 점을 명심해야 한다.

확률 밀도 함수는 다음과 같은 특징을 가진다.

  • $-\infty$ 부터 $\infty$ 까지 적분하면 그 값은 1이 된다.
$$ \int_{-\infty}^{\infty} f(u)du = 1$$
  • 확률 밀도 함수는 0보다 같거나 크다.
$$ f(x) \geq 0 $$

앞서 보인 시계 바늘 문제에서 확률 밀도함수를 구하면 다음과 같다.

In:
t = np.linspace(-100, 500, 1000)
F = t / 360
F[t < 0] = 0
F[t > 360] = 1
f = np.gradient(F, 600/1000)  # 수치미분
plt.plot(t, f)
plt.ylim(-0.0001, f.max()*1.1)
plt.xticks([0, 180, 360]);
plt.title("Probability Density Function");
plt.xlabel("$x$ (deg.)");
plt.ylabel("$f(x)$");

확률 질량 함수

이산 확률 분포는 확률 밀도 함수를 정의할 수 없는 대신 확률 질량 함수가 존재한다. 확률 질량 함수(probability mass funtion)는 이산 확률 변수의 가능한 값 하나 하나에 대해 확률을 정의한 함수이다. 예를 들어 6면체인 주사위를 던져서 나올 수 있는 값은 1부터 6까지의 이산적인 값을 가지는데 이러한 이산 확률 변수는 예를 들어 다음과 같은 확률 질량 함수를 가질 수 있다. 이 경우에는 공정하지 않은(unfair) 주사위의 확률 분포를 보이고 있다.

In:
x = np.arange(1,7)
y = np.array([0.0, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.4])
plt.stem(x, y);
plt.xlim(0, 7);
plt.ylim(-0.01, 0.5);

위의 확률 질량 함수는 주사위 눈금 1이 나오지 않고 6이 비정상적으로 많이 나오게 만든 비정상적인 주사위(unfair dice)를 묘사한다.

이 확률 변수에 대해 각 값을 누적하여 더하면 이산 확률 변수의 누적 분포 함수(cumulative distribution function)를 구할 수 있다.

In:
x = np.arange(1,7)
y = np.array([0.0, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.4])
z = np.cumsum(y)
plt.step(x, z, where="post");
plt.xlim(0, 7);
plt.ylim(-0.01, 1.1)
plt.show()

질문/덧글

시계 바늘 문제에서 확률 밀도함수 moon*** 2016년 10월 13일 12:56 오후

시계 바늘 문제에서 확률 밀도 함수를 구할 때

np.gradient(F)를 사용하였는데 그 값이 왜 0.00166834 가 나오는 건가요?

누적 확률 분포의 기울기는 1/360 = 0.0027777 인데 이 값으로 나와야 하는거 아닌가요?

그래서 np.gradient의 사용예제를 보니

>>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 11, 16], dtype=np.float)
>>> np.gradient(x)
array([ 1. , 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5. ])

이렇게 나와있는데 어떤 식으로 계산이 되는지 잘 모르겠습니다,,

답변: 시계 바늘 문제에서 확률 밀도함수 관리자 2016년 10월 14일 10:04 오전

np.gradient 명령을 사용할 때 두번째 인수로 샘플 간격을 넣어야 되는데 제가 실수로 누락했습니다.
본문을 수정하였으니 참고하세요.
지적 감사드립니다.