우리가 표본을 추출하였을 때, 정규분포를 따른다고 가정이 맞는지 잘 못 됐는지 어떻게 판단 할 수 있을까요? 해당 가정을 쉽게 추정해 볼 수 있는 방법으로 정규점수그림 또는 정규확률그림이란 것이 있습니다. [정규점수] 정규점수라는 것은 표준정규분포(평균 0, 표준편차 1)에서의 이상적인 표본을 말합니다. 다시 말하면, 표준정규분포의 확률밀도함수를 등확률 구간으로 나누어 주는 경계값(z값)을 의미합니다. 만약 우리가 표본이 있다고 가정한다면, 평균 근처에 값들의 빈도가 높아야 정규분포에 가깝다고 판단 할 수 있을 것입니다. 위에 그림을 보시면 초록색 줄 사이에 값들은 등확률입니다. 즉 줄 사이에 넓이들이 같습니다. 만약 우리가 9개의 표본을 가지고 있다면, 초록색 줄과 x축이 만나는 점(여기가 정규점수 입..

우리가 셀 수 있는 확률변수들의 분포를 이산확률분포라고 불렀습니다. 이러한 이상확률분포 중에는 대표적으로 이항분포와 포아송 분포가 있었습니다. 이산확률분포와는 다르게, 정규분포는 0과 1사이의 임의의 실수처럼 셀 수 없는 연속적인 값을 가지는 연속확률분포입니다. 정규분포는 연속적인 값을 가지는 확률변수의 분포를 나타내는데 가장 많이 적용되고 있는 분포입니다. 정규분포 외에도 데이터에 따라 더 적합한 분포들도 많이 제안되어 왔지만, 여전히 가장 강력하고 일상적으로 적용되고 있는 분포입니다. [연속활률분포] 본격적으로 정규분포에 대해서 알아보기 전에, 연속확률분포에 대해서 알아보겠습니다. 연속확률분포는 이산확률분포처럼 발생가능한 모든 값에 확률을 대응/나열하여 표현하기가 어렵습니다. 발생 가능한 값이 무한대..