정규 분포: 두 판 사이의 차이
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+표준정규분포 |
→확률오차: 불확실성 |
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정규분포 밀도 함수에서 <math>Z=\frac{X-\mu}{\sigma}</math>를 통해 X를 Z로 정규화함으로써 평균이 0, 표준편차가 1인 표준정규분포를 얻을 수 있다.{{Sfn|이재기|최석근|박경식|정성혁|2013|p=83}}
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<math>P[\mu -k\sigma < X < \mu +k\sigma]</math>에서 k값이 변화함에 따라 구해지는 <math>\pm k\sigma</math>값을 '''불확실성'''(uncertainty)이라고 한다. 예를 들어 <math>\pm 1.645\sigma</math>를 90% 불확실성, <math>\pm 1.960\sigma</math>는 95% 불확실성, <math>\pm 2.576\sigma</math>은 99% 불확실성이다. 특히, <math>\pm 0.674\sigma</math>를 50% 불확실성이라고 하며, '''확률오차'''(probable error)라고도 한다. 이는 관측값이 전체 관측값의 50%에 있을 확률을 의미한다.{{Sfn|이재기|최석근|박경식|정성혁|2013|p=80, 87}}
== 같이 보기 ==
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