반응형 통계공부12 [통계공부] 4. 표준정규분포 및 표준화 (예시문제 학습) 1. 표준정규분포(Standard Normal Distribution) 표준정규분포는 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포를 의미합니다. 이 분포는 종 모양의 곡선으로, 정규분포를 따르는 확률 변수를 표준화하는 데 사용됩니다. 표준정규분포를 따르는 확률 변수는 Z로 표시되며, 평균을 0, 표준편차를 1로 조정한 값이 Z 값입니다. 표준정규분포의 확률 밀도 함수는 다음과 같이 표현됩니다 표준정규분포는 통계 분석에서 중요한 이유는 다음과 같습니다 - 데이터를 표준정규분포로 표준화하면, 서로 다른 데이터 집단을 비교하거나 통계 분석하기가 더 쉬워집니다. - 통계적 가설 검정에서 p-값을 계산하는 데 사용됩니다. 2. 표준화(Standardization) 표준화는 데이터의 평균을 0으로, 표준편차를 1로 조정.. 2023. 10. 25. [통계공부] 3. 정규분포의 특징과 수식 1. 정규분포: 확률 분포의 핵심 정규분포는 확률과 통계학에서 핵심적인 역할을 하는 확률 분포 중 하나입니다. 이 분포는 다양한 현상과 데이터 세트에서 관찰되며, 평균과 표준편차를 통해 완전하게 정의됩니다. 아래에서 정규분포의 특징, 수식, 활용, 그리고 중요성에 대해 자세히 알아보겠습니다. 2. 정규분포의 특징 1. 대칭성 정규분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭을 이루는 형태를 갖습니다. 이는 데이터가 평균 주변에 대체로 균등하게 분포한다는 것을 의미합니다. 2. 평균과 중앙값 동일 정규분포의 평균값과 중앙값(중위수)은 동일합니다. 이는 분포의 중심이 평균에 위치한다는 것을 나타냅니다. 3. 정점 위치 정규분포의 종 모양 모양은 정규분포의 정점(peak)이 평균에 위치한다는 특징을 가지고 있습니다. 4... 2023. 10. 24. [통계공부] 2.평균, 편차, 분산, 표준편차 1. 평균 (Mean) 평균은 데이터 집합의 중심 위치를 나타내는 통계적 지표로, 모든 데이터 포인트의 합을 데이터의 개수로 나눈 값입니다. 이것은 데이터의 대표값 중 하나로, 집단의 전반적인 경향을 파악하는 데 사용됩니다. 평균 = (모든 데이터 값의 합) / (데이터 개수) 평균은 중심 경향을 파악할 때 유용하며, 예를 들어, 평균 급여, 평균 시간, 평균 성적 등을 계산하는 데 자주 사용됩니다. 2. 편차 (Deviation) 편차는 각 데이터 포인트와 평균 간의 차이를 나타내는 값입니다. 편차는 데이터가 어떻게 평균 주변에 분포하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다. 편차 = 각 데이터 값 - 평균 편차는 각 데이터 값이 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 측정합니다. 이것은 데이터 분석에서 개별 데.. 2023. 10. 23. 이전 1 2 다음 반응형
