정규분포: Difference between revisions
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정규분포는 2개의 매개 변수 평균 μ과 표준편차 σ에 대해 모양이 결정되고, 이때의 분포를 N(μ,σ<sup>2</sup>)로 표기한다. 특히, 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포 N(1,0)을 '''표준 정규 분포'''(standard normal distribution)라고 한다[1]. | 정규분포는 2개의 매개 변수 평균 μ과 표준편차 σ에 대해 모양이 결정되고, 이때의 분포를 N(μ,σ<sup>2</sup>)로 표기한다. 특히, 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포 N(1,0)을 '''표준 정규 분포'''(standard normal distribution)라고 한다[1]. | ||
키워드 : 가우스 분포, 평균, 표준편차, z-분포 | 키워드 : 가우스 분포, 평균, 표준편차, 표준 정규 분포, 기대값, z-분포 | ||
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정규 분포(正規 分布, 영어: normal distribution) 또는 가우스 분포(Gauß 分布, 영어: Gaussian distribution)는 연속 확률 분포의 하나이다. 정규분포는 수집된 자료의 분포를 근사하는 데에 자주 사용되며, 이것은 중심 극한 정리에 의하여 독립적인 확률 변수들의 평균은 정규분포에 가까워지는 성질이 있기 때문이다.
정규분포는 2개의 매개 변수 평균 μ과 표준편차 σ에 대해 모양이 결정되고, 이때의 분포를 N(μ,σ2)로 표기한다. 특히, 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포 N(1,0)을 표준 정규 분포(standard normal distribution)라고 한다[1].
키워드 : 가우스 분포, 평균, 표준편차, 표준 정규 분포, 기대값, z-분포
참고문헌[edit | edit source]
[1] 위키백과, 정규 분포 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A0%95%EA%B7%9C_%EB%B6%84%ED%8F%AC
