IT/통계7 정규분포 정의와 표준정규분포로 표준화 하는 방법 정규분포는 제품 무게, 사람의 키 등 여러 자연적인 현상을 설명하고자 할 때 잘 적합 되기에 널리 사용되고 있다. 내 키가 평균에서 얼마나 가까운지, 제품이 규격에 들어오는지 등을 확인하고자 할 때 유용하게 쓰인다. 종모양(bell curve)의 분포를 가지며, 가우시안 분포(Gaussian distribution)로도 불린다. 정규분포 정규분포는 연속형 확률분포함수로 다음과 같이 정의된다. $f(x)= \frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma}e^{\frac{-(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}, -\infty1)=1-P(Z 2020. 9. 8. 표준정규분포표 보는법 및 이미지 파일 표준정규분포표는 표준정규분포에 대한 누적분포함수 Φ(Zα) 값을 미리 계산 해놓은 표로, 정규분포의 확률을 쉽게 계산하기 위해 사용한다. (1−α) 분위수 Z∼N[0,1]일 때, $P[Z 2020. 9. 6. 베이즈 정리 예시로 쉽게 이해하기 베이즈 정리는 어떤 사전지식이 있을 때 이 지식을 이용해 관심있는 사건이 일어날 확률을 구하는데 사용된다. 예를 들어 ‘당뇨병 발생률은 10%’와 ‘당뇨 진단 정확률은 95%’라는 사전지식이 있다면 ‘당뇨로 진단 받은 환자가 실제 당뇨일 확률’을 알 수 있다. 우선 베이즈 정리를 사용하기 전에 사전확률, 사후 확률, 조건부 확률을 이해할 필요가 있다. 사전 확률(Prior probability) P(A) 사건 B가 발생하기 전, 사건 A의 확률을 의미한다. 예를 들어 환자가 당뇨병일 확률을 P(A)로 나타낼 수 있다. 사후 확률(Posterior Probability) P(A|B) 사건 B가 발생한 후 수정된 A의 확률을 의미한다. "사전 확률"인 사건 A가 B라는 사건에.. 2020. 8. 27. 이전 1 2 다음
