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Gaussian distribution

  • Source : Wikipedia

μ •μ˜

  • Gaussian distribution(κ°€μš°μ‹œμ•ˆ 뢄포) = Normal distribution(μ •κ·œ 뢄포)
  • ν†΅κ³„ν•™μ—μ„œ μ‚¬νšŒμ™€ μžμ—°μ—μ„œ μΌμ–΄λŠ” λ§Žμ€ 일듀에 λŒ€ν•΄ μ μš©λœλ‹€.(ν†΅κ³„ν•™μ—μ„œ κ°€μž₯ 핡심이 λ˜λŠ” 뢄포)
  • μ •κ·œλΆ„ν¬λŠ” μˆ˜μ§‘λœ λ°μ΄ν„°μ˜ 뢄포λ₯Ό κ·Όμ‚¬ν•˜λŠ” 데에 자주 μ‚¬μš©. (μ€‘μ‹¬κ·Ήν•œμ •λ¦¬μ— μ˜ν•˜μ—¬ 독립적인 ν™•λ₯ λ³€μˆ˜λ“€μ˜ 평균은 μ •κ·œλΆ„ν¬μ— κ°€κΉŒμ›Œμ§)

μ„±μ§ˆ

  • μ •κ·œλΆ„ν¬μ—μ„œλŠ” κΈ°λŒ“κ°’, μ΅œλΉˆκ°’, 쀑앙값이 λͺ¨λ‘ mu 이닀.
  • μ •κ·œλΆ„ν¬μ˜ κΈ°λŒ“κ°’μ€ λ‹€μŒκ³Ό 같이 계산할 수 μžˆλ‹€.

  • μ •κ·œλΆ„ν¬λŠ” μ ˆλŒ€κ·Όμ‚¬ν•œλ‹€.
  • μ •κ·œλΆ„ν¬λŠ” 평균과 ν‘œμ€€νŽΈμ°¨κ°€ μ£Όμ–΄μ Έ μžˆμ„ λ•Œ μ—”νŠΈλ‘œν”Όλ₯Ό μ΅œλŒ€ν™”ν•˜λŠ” 뢄포이닀.
  • μ •κ·œλΆ„ν¬κ³‘μ„ μ€ 쒌우 λŒ€μΉ­μ΄λ©° ν•˜λ‚˜μ˜ 꼭지λ₯Ό 가진닀.
  • μ •κ·œλΆ„ν¬λŠ” μ€‘μ•™μΉ˜μ— 사둀 μˆ˜κ°€ λͺ¨μ—¬μžˆκ³ , μ–‘κ·Ήλ‹¨μœΌλ‘œ 갈수둝 X좕에 λ¬΄ν•œνžˆ μ ‘κ·Όν•˜μ§€λ§Œ X좕에 λ‹Ώμ§€λŠ” μ•ŠλŠ”λ‹€.

λΆˆν™•μ‹€μ„±

  • μ—μ„œ k값이 변화함에 따라 κ΅¬ν•΄μ§€λŠ” 값을 λΆˆν™•μ‹€μ„±(uncertainty)이라고 ν•œλ‹€.
  • 예λ₯Ό λ“€μ–΄ λ₯Ό 90% λΆˆν™•μ‹€μ„±, λŠ” 95% λΆˆν™•μ‹€μ„±, 은 99% λΆˆν™•μ‹€μ„±μ΄λ‹€. 특히, λ₯Ό 50% λΆˆν™•μ‹€μ„±μ΄λΌκ³  ν•˜λ©°, ν™•λ₯ μ˜€μ°¨(probable error)라고도 ν•œλ‹€. μ΄λŠ” 관츑값이 전체 κ΄€μΈ‘κ°’μ˜ 50%에 μžˆμ„ ν™•λ₯ μ„ μ˜λ―Έν•œλ‹€.

  • μ •κ·œλΆ„ν¬(뢉은색)의 ν™•λ₯  밀도 ν•¨μˆ˜

  • μ •κ·œλΆ„ν¬(뢉은색)의 λˆ„μ  뢄포 ν•¨μˆ˜

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