정규분포

소개

정규분포 및 표준정규분포 의 벙의 및 특성 과 예제

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본문내용

정규분포

정규분포(Normal distribution)는 수학자 가우스(C.F. Gauss:1777~1855)가 처음 발견
한 것으로, 일명 가우스분포라 불리는 연 속형 확률분포로 여러 가지 연속확률분포중에
서 가장 대표적인 분포이며 가장 기본적인 분포라고 할 수 있다. 또한 이론적인 분포로써
다른 분포들과 관련이 있는 모든 분포의 기초가 될 뿐 아니라 통계적 추정, 가설검정 등
의 추측통계분야의 기초가 된다. 이 분포는 영국의 통계학자인 피어슨에 의해 정규분포로
불리게 되었다.

1) 정규분포의 사용
연속확률변수를 기술하는 가장 중요한 확률분포는 정규분포(Normal distribution)이다.
정규분포는 사회현상이나 자연현상의 실제응용에 있어 폭넓게 사용되고 있다.
정규분포는 통계학에서 가장 중요한 부분인데 그의 원인은 다음과 같다.

· 정규분포는 이항분포 같은 이산 확률분포를 근사하는 데 이용된다.
· 정규분포는 통계적 추론의 근거를 제공한다.

표본정보에 입각하여 모집단의 어떤 특성에 대해 결론을 내릴 때는 모집단이 정규분포
를 따른다는 전제가 필요하다.
사실 연속모델은 비즈니스, 사화과학, 공학, 자연과학에서 널리 응용된다. 연속확률변
수의 예를 들면 사람의 키, 몸무게, IQ, 수명, 성적, 봉사시간, 어느 지점에 도착 사이의
시간은 물론 산업계에서 관측할 수 있는 주식의 종가의 변화, 비용, 기계로 만들거나
채우는 제품의 용량, 제품의 수명, 자연현상으로서의 나무, 곤충, 동물의 특성, 강우량
외에 과학적 측정 등 헤아릴 수 없이 많다.

참고자료

· 없음