[데이터 사이언스 스쿨] math 8.4 정규분포와 중심극한정리

● 표준정규분포(standard normal distribution) : 정규분포 중에서도 평균이 0이고 분산이 1인 정규분포

 

정규분포의 확률밀도함수는 다음과 같은 성질을 가진다. (μ : 평균)

• x=μ일 때 확률밀도가 최대가 된다.
• x=∞로 다가가거나 x=−∞로 다가갈수록 확률밀도가 작아진다.

 

 

● 로그정규분포(log-normal distribution) : 데이터에 로그를 한 값 또는 변화율(수익률)이 정규분포가 되는 분포를 말한다. 로그정규분포를 띄는 데이터는 항상 양수다. 따라서 로그변환한 다음 사용하는 것이 일반적이다.

 

 

● Q-Q(Quantile-Quantile) 플롯 : 분석할 표본 데이터의 분포와 정규분포의 분포 형태를 비교하여 표본 데이터가 정규분포를 따르는지 검사하는 간단한 시각적 도구

 

 

 

● 중심극한정리(central limit theorem)

 

 

dss_math8_4_scipy_normal distribution 정규분포.ipynb

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