X가 비확률변수인 경우에는 그러함. 강외생성을 지니는 확률변수인 경우 노트에서의 I(theta) 는 사실상 X가 주어졌음을 조건으로 하는 조건기대로 표현되는 사왕이 됨. 그런 경우에는 Plim이 제 역할을 하게 됨. 이 경우 likelihood function에 사용되는 pdf를 g(Y, X)라고 두면 g(Y, X) = f(Y | X) h(X) 로 다시 쓸 수 있는데 모형이 E(Y |X)를 표현하고 있고, 우리가 관심있는 parameter가 조건분포에 속하는 것 뿐이라면 [그리고 h(X)에는 그 parameter가 나타나지 않는다면] f(Y | X) 만을 고려하여 likelihood function을 만들어 진행하는 것은 g(Y, X)를 가지고 진행하는 것과 동일한 결과를 낳게 함.
이런 관점에서 노트의 "I(theta)는 비확률변수임"이라는 remark는 "X가 주어졌음을 전제로 할 때" 그렇다고 생각하는 것이 더 넓은 시각임.
X가 비확률변수인 경우에는 그러함. 강외생성을 지니는 확률변수인 경우 노트에서의 I(theta) 는 사실상 X가 주어졌음을 조건으로 하는 조건기대로 표현되는 사왕이 됨. 그런 경우에는 Plim이 제 역할을 하게 됨. 이 경우 likelihood function에 사용되는 pdf를 g(Y, X)라고 두면 g(Y, X) = f(Y | X) h(X) 로 다시 쓸 수 있는데 모형이 E(Y |X)를 표현하고 있고, 우리가 관심있는 parameter가 조건분포에 속하는 것 뿐이라면 [그리고 h(X)에는 그 parameter가 나타나지 않는다면] f(Y | X) 만을 고려하여 likelihood function을 만들어 진행하는 것은 g(Y, X)를 가지고 진행하는 것과 동일한 결과를 낳게 함.
이런 관점에서 노트의 "I(theta)는 비확률변수임"이라는 remark는 "X가 주어졌음을 전제로 할 때" 그렇다고 생각하는 것이 더 넓은 시각임.