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2021. 1. 9.
독립과 직교(orthogonal)
Independent와 orthogonal은 통계학을 공부하면서 계속해서 등장한다. 뭔가 비슷하면서도 다른 두 개념을 더 헷갈리게 하는 건 대상이 벡터인지 변수(variable)인지에 따라 의미가 달라지기 때문이다. 선형 대수에서 벡터를 대상으로 하는 독립은 선형 독립, 통계학에서 변수를 대상으로 하는 독립은 통계적 독립이다. 우선 선형대수에서 정의하는 벡터의 선형 독립과 직교에 대해 알아보자. Indepent & Orthogonal for Vector 두 벡터의 내적이 0일 때, 두 벡터는 직교한다고 정의한다. 이때 두 벡터가 이루는 각도가 90도 이며 코사인 값은 0이다. 한편 특정 벡터의 선형 결합으로 다른 벡터를 표현할 수 없을 때, 두 벡터는 선형 독립이라고 정의한다. 따라서 두 벡터가 직교하면..
