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고려대학교 김성범 교수님의 확률/통계 강의와 교재 'Sheldon Ross, A First Course in Probability (10th edition)' 를 공부하고 정리한 내용입니다. 정규 분포(Normal Distribution) 정규분포는 가우시안 분포(Gaussian Distribution)으로 부르기도 합니다. 확률 변수 X가 정규 확률 변수거나 정규 분포를 따를 때, 확률 밀도 함수(pdf)는 다음과 같습니다. 모수(parameter)는 $\mu$(평균), $\sigma^2$(분산) 입니다. 모수는 확률 분포의 모양을 결정하는 중요한 수입니다. $\mu$ = 0, $\sigma$ =1 일때, 정규 분포는 다음과 같습니다. 위 분포에서 모수가 바뀌게 되면 분포의 위치와 모양이 변경됩니다. ..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 통계학에서 가장 중요한 분포인 정규분포에 대해 알아보겠습니다. 표준화를 알아보고 정규분포에 표준화를 거친 표준정규분포를 알아보겠습니다. 정규분포의 성질에 대해서 알아보겠습니다. 1. 정규분포 [정규분포란?] 이항분포가 대표적인 이산확률분포라고 하면 정규분포는 대표적인 연속확률분포 입니다. 정규분포의 확률밀도함수는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. 여기서 $\mu$는 평균, $\sigma^2$는 분산, $\sigma$는 표준편차를 의미합니다. $X$가 평균이 $\mu$이고 분산이 $\sigma^2$인 정규확률변수라고 하면 $X$ ~ $N(\mu,\sigma^2..