-
정규분포와 표준정규분포, Z 표준점수Statistics/통계 및 실습 2022. 10. 20. 01:41
정규분포
- 대표적인 연속 확률분포로 평균을 중심으로 좌우 대칭을 이루는 모습
- 평균에 따라 그래프의 위치가 결정되고, 표준 편차의 크기에 따라 그래프의 퍼짐 정도가 결정된다.
Z 표준화 / Z 점수
- Z 점수 / 표준 점수는 평균으로부터 표준편차의 몇배 만큼 떨어져 있는지를 구하는 공식
Z 표준화 과정을 통해 모든 정규분포를 표준정규분포로 변환한다.
→ " 평균에서의 거리가 표준편차의 몇 배"인지를 알 수 있다.
표준정규분포
- 정규분포를 규격화 시킨 분포
- 평균 μ = 0 이고, 표준편차
중심극한정리
- 동일한 확률 분포를 가진 독립 확률 변수 N 개의 평균의 분포는 N이 커질수록 정규분포에 가까워진다.
" 모집단의 분포에 " 상관없이 큰 표본들의 분포가 정규분포에 수렴한다는 점
→ Z 값을 통하여 그래프의 분포 = 확률을 구할 수 있다.
⊙ 이 글은 개인 공부를 목적으로 작성된 글입니다.
⊙ 내용에 대한 오류나 피드백 감사히 받고 있습니다 !
반응형'Statistics > 통계 및 실습' 카테고리의 다른 글
가설검정 - 귀무가설 / 대립가설 (0) 2022.10.20 통계 분석 기법의 선택 (0) 2022.10.20 추측 통계, 점추정, 구간추정, 신뢰수준, 신뢰구간 (0) 2022.10.20 표와 그래프를 이용한 기술 통계 (0) 2022.10.19 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 왜도, 첨도 (0) 2022.10.19