# 평균해도 남는 noise

## 평균으로 줄어드는 성분
서로 독립이고 동일한 분산 σ_i²를 가진 m개 경로를 같은 가중치로 평균하면 분산은 σ_i²/m이다. RMS는 σ_i/√m이다. 조건이 다른 경로나 상관된 원천에 이 관계를 강제하지 않는다.

## 공통 성분은 같이 움직인다
각 관측을 x_k = s + c + n_k로 쓰자. c는 모든 경로에 동일하게 더해지는 공통 성분이고 n_k는 독립 성분이다. 이 둘도 독립이라는 예제 가정 아래 평균의 분산은 σ_c² + σ_i²/m이다. m을 늘려도 σ_c가 남는다.

## 한 번만 처리하기
정본인 averaging 전 결과와 effective 결과를 구분한다. group aggregation에 이미 반영된 m을 다시 보정하거나, 공통 경로에 임의의 √m 이득을 부여하지 않는다. 입력이 이미 averaging 이후인지 provenance로 확인한다.

## 전자수로 환산하기
동일 관측 위치와 조건의 |CG|로 전압 RMS를 나누면 e⁻ RMS가 된다. 다른 mode의 CG를 편의상 가져오거나 CG 미입력을 0으로 바꾸지 않는다. 이 장은 두 성분의 닫힌형 예제이며 비대칭 covariance matrix 계산은 후속 설명 범위다.