Ch.7 Random Variables(2)

Continuous RVs 1. Normal distribution : 연속 확률 분포 중 가장 널리 사용되는 분포로, 자연계와 다양한 데이터에서 자주 나타나는 패턴이다.

종 모양을 띠며, 데이터가 평균을 중심으로 대칭적으로 분포한다. X가 평균이 μ이고 표준편차가 σ인 정규분포를 따를 때, X~N(μ, σ2)으로 표현하며 이의 확률밀도 함수는 X~N(μ, σ2) 일 때 아래와 같은 Z 확률 변수를 도입하면 표준 정규 분포로 데이터를 변환할 수 있다.

Z=(x-μ)/σ ~ N(0, 1) Example) Suppose that X ~ N(3, 5). FInd P(X>1) 2. χ2 distribution (카이제곱분포) : 이산 확률 분포 중 하나로, 주로 표본 분산의 분포나 독립성 검정에 사용된다.정규 분포를 따르는 확률 변수들의 제곱합으로 정의된다.

출처 : All of Statistics: A concise course in statistical inference by Wasse...

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