r차 적률을 m_r = EX^r라고 하면 \begin{matrix} & \text{``standard''} & \text{``centeralized''} &\\ & N(0,1) & N(0,\sigma^2) & N(\mu, \sigma^2)\\ m_1 & 0 & 0 & \mu\\ m_2 & 1 & \sigma^2 & \mu^2 + \sigma^2 \\ m_3 & 0 & 0 & \mu^3 + 3\mu\sigma^2\\\ m_4 & 3 & 3\sigma^4 & \mu^4 + 6\mu^2\sigma^2 + 3\sigma^4\\ \end{matrix}
세 분포 사이의 관계는
X \sim N(\mu, \sigma^2), \quad Y = X - \mu \sim N(0, \sigma^2), \quad Z =
\frac{X-\mu}{\sigma} \sim N(0,1)
이다. Y는 X를 중심화한 것이고 Z는 X를 표준화한 것이다.
다르게는 이들의 관계를
Z \sim N(0,1), \quad Y = \sigma Z \sim N(0, \sigma^2), \quad X = \mu + \sigma
Z \sim N(\mu, \sigma^2)
라고 할 수도 있다.
표준정규분포의 적률이
EZ = 0, \quad EZ^2 = 1, \quad EZ^3 = 0, \quad EZ^4 = 3
이라는 사실을 알고 있으면 일반적인 정규분포의 적률을 쉽게 알 수 있다.
EX는 다음처럼 기대 E(\cdot)의 성질을 이용하여
쉽게 얻을 수 있다.
EX = E(\mu + \sigma Z) = \mu + \sigma EZ = \mu
2차 적률:
\begin{align*}
EX^2 &= E[(\mu+\sigma Z)^2] \\
&= E[\mu^2 + 2\mu\sigma Z + \sigma^2 Z^2] \\
&= \mu^2 + 2\mu\sigma EZ + \sigma^2 EZ^2\\
&= \mu^2 + \sigma^2
\end{align*}
3차 적률:
\begin{align*}
EX^3 &= E[(\mu+\sigma Z)^3] \\
&= E[\mu^3 + 3\mu^2\sigma Z + 3\mu\sigma^2 Z^2 + \sigma^3 Z^3] \\
&= \mu^3 + 3\mu^2\sigma EZ + 3\mu\sigma^2 E Z^2 + \sigma^3 E Z^3 \\
&= \mu^3 + 3\mu\sigma^2
\end{align*}
4차 적률:
\begin{align*}
EX^4 &= E[(\mu+\sigma Z)^4] \\
&= E[\mu^4 + 4\mu^3\sigma Z + 6\mu^2\sigma^2 Z^2 + 4\mu\sigma^3 Z^3 + \sigma^4 Z^4] \\
&= \mu^4 + 4\mu^3\sigma EZ + 6\mu^2\sigma^2 E Z^2+ 4\mu\sigma^3 EZ^3 +
\sigma^4 E Z^4 \\
&= \mu^4 + 6\mu^2\sigma^2 + 3\sigma^4
\end{align*}
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