여기서 sigma는 표준편차(std.)이며, mu는 평균(mean)이다.
- 정규분포에서 사용되는 매개변수는 평균가 표준편차이며, 평균은 분포의 위치(정확히 말하면 분포의 중앙이 놓이는 위치가 결정된다. 표준편차는 분포의 모양(퍼지거나 좁혀지거나)을 결정한다.
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| Fig. 1. 평균의 변화에 따른 분포의 위치변화 (mean: -10 to 10) |
위 그림은, 평균이 어떻게 위치에 영향을 주는지를 보여주는 그림인데... 평균이 -10에서 10으로 바뀌면서 정균분포는 좌측에서 우측으로 바뀌는것을 알 수 있다.
정규분포와 더불어 같이 알아야할 사항으로 중심극한정리(central limit theorem)가 있다.
중심극한정리(Central Limit Theorem)
- 모집단으로부터, 추출한 표본의 특성(평균,표준편차 등)은 추출한 표본의 갯수가 증가할 수록 그 특성은 정규분포를 따른다.
- 즉 표본의 크기가 클수록 그 표본의 특성은 정규분포로 수렴되는 것을 의미함.
다음번에는 그 외의 연속형 확률분포에 대해 소개. 그림 보여주기.
1) 평균, 표준편차, 왜곡도, 첨도 1,2,3,4 모멘트에 대한 설명을 추가해서. 말해주기
