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LOTUS law of the unconscious statistician (무의식적인 통계학자의 법칙, 이하 LOTUS) 통계학에서 확률변수 $X$의 함수 $g(X)$ 의 분포를 모르는 상황에서도 $g(X)$의 기댓값 $E(g(X))$를 계산할 수 있도록 해주는 theorem Formula 1. discrete random variable X, f_X는 Probability mass function(pmf) 2. continuous random variable $X$, $f_X$는 probability density function(pdf) Example 포아송 확률변수 $X$의 확률 분포의 기댓값, 분산을 구하는 문제, 우선 기댓값을 구해보면 매클로린 급수를 이용할 수 있도록 식을 유도 분산을 구하기..