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과학

정규분포

정규분포과학
영문명
Normal distribution
표기
N(μ,σ²)
기댓값
μ
분산
σ² > 0
정규분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양의 밀도를 갖는 연속확률분포다. 평균 μ와 양의 분산 σ²로 정해지며, 표준화하면 평균 0과 분산 1인 표준정규분포가 된다.

모양과 모수

평균 μ는 분포의 중심 위치를 정한다. 표준편차 σ가 클수록 분포가 더 넓게 퍼지고 밀도의 꼭대기는 낮아진다. 두 경우 모두 밀도 그래프 아래 전체 넓이는 1이다. 높이만 비교해서 전체 확률이 더 많다고 볼 수 없다.

밀도와 구간 확률

확률밀도는 f(x)=exp(−(x−μ)²/(2σ²))/(σ√(2π))다. 구간 확률은 이 밀도를 적분해 계산한다. 한 점에서 밀도가 양수여도 연속형 정규분포에서 정확히 그 한 값이 나올 확률은 0이다.

표준화

X가 N(μ,σ²)를 따르면 Z=(X−μ)/σ는 표준정규분포를 따른다. 평균에서 얼마나 떨어졌는지를 표준편차 단위로 바꾸는 것이다. 임의의 자료를 같은 식으로 표준화했다고 해서 원래 정규분포가 아니던 분포까지 정규분포가 되는 것은 아니다.

자료에 적용할 때

정규분포는 여러 분석에서 유용한 모형이지만 모든 관측 자료가 이를 따르지는 않는다. 한쪽으로 크게 치우치거나 값의 범위가 제한된 자료에 그대로 맞지 않을 수 있다. 중심극한정리도 개별 관측값 전체가 정규분포라는 주장과는 구별해야 한다.

관련 문서

확률분포 / 확률밀도함수 / 확률변수 / 표준정규분포 / 기댓값 / 분산 / 표준편차 / 중심극한정리