정규 분포: 두 판 사이의 차이
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[[확률론]]과 [[통계학]]에서, '''정규분포'''(正規分布, {{llang|en|normal distribution}}) 또는 '''가우스 분포'''(Gauß分布, {{llang|en|Gaussian distribution}})는 [[연속 확률 분포]]의 하나이다. 정규분포는 수집된 자료의 분포를 [[근사]]하는 데에 자주 사용되며, 이것은 [[중심극한정리]]에 의하여 독립적인 [[확률변수]]들의 평균은 정규분포에 가까워지는 성질이 있기 때문이다.
정규분포는 2개의 매개 변수 [[평균 (통계학)|평균]] <math>\mu</math>과 [[표준편차]] <math>\sigma</math>에 대해 모양이 결정되고, 이때의 분포를 <math>\mathrm{N}(\mu, \sigma^2)</math>로 표기한다. 특히, 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포 <math>\mathrm{N}(0, 1)</math>을 '''표준정규분포'''(standard normal distribution)라고 한다.{{Sfn|이재기|최석근|박경식|정성혁|2013|p=83}}
== 역사 ==
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== 확률오차 ==
'''확률오차'''는 관측값이 전체 관측값의 50%에 있을 확률을 나타내며, 50% 불확실성이라고도 한다. 확률 오차는 표준편차에 0.6745배 한 것이다.
== 같이 보기 ==
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== 각주 ==
{{각주}}
== 참고문헌 ==
* {{서적 인용|저자1=이재기|저자2=최석근|저자3=박경식|저자4=정성혁|제목=측량학1|출판사=형설출판사|판=2|날짜=2013|ibsn=978-89-472-7336-7|ref=harv}}
== 외부 링크 ==
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