1. The Lognormal Distribution Lognormal에서는 \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\)를 따를 때, Y = ln(X) ~ \(N(\mu, \sigma^2)\)로 정의합니다. 그냥 기존의 normal distribution의 pdf에서 x를 ln(x)로 바꾼 게 끝입니다.. 그게 아니라 Random Variable X를 ln(X)로 표현한 형태입니다. 그리고 ln(X)로 바꾼 것을 Y라고 칭합니다. pdf는 \(f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma x}^{-\frac{(ln(x)-\mu)^2}{2\sigma^2}}\)입니다. 정규 분포의 pdf는 \(f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}^{-\frac{(x-\mu)^2}..