통계학:정규분포

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통계학:정규분포 [2025/09/25 12:15] – [공식사용예문] masteraccount통계학:정규분포 [2025/09/25 13:28] (current) – [정의] masteraccount
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 ===표준화(standardization)을 통한 계산=== ===표준화(standardization)을 통한 계산===
 $ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} $는 형태가 매우 복잡하여 원시함수 F(x) 를 찾기가 어렵다.\\ $ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} $는 형태가 매우 복잡하여 원시함수 F(x) 를 찾기가 어렵다.\\
-고로 표준화를 통하여, 미리 계산된 '표준정규분포표(Z-table)'를 이용해 간단히 확률을 찾을 수 있다.\\+고로 표준화를 통하여, 미리 계산된 [[https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%91%9C%EC%A4%80%EC%A0%95%EA%B7%9C%EB%B6%84%ED%8F%AC%ED%91%9C|정규분포표]]를 이용 확률을 찾을 수 있다.\\
 \\ \\
 이하는 표준화 방법이다. \\ 이하는 표준화 방법이다. \\
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 해당 z가 의미하는것은 **평균(μ)으로부터 몇 표준편차(σ)만큼 떨어져 있는가**를 나타내는 상대적인 위치 값이다. 해당 z가 의미하는것은 **평균(μ)으로부터 몇 표준편차(σ)만큼 떨어져 있는가**를 나타내는 상대적인 위치 값이다.
 \\ \\
 +\\
 ====정의==== ====정의====
 +평균(μ)을 중심으로 좌우가 대칭인 종 모양의 그래프를 갖는, 가장 대표적인 [[통계학:확률_변수분포|연속확률분포]]이다.\\
 \\ \\
 ====공식사용예문==== ====공식사용예문====
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