정규분포

Python으로 배우는 확률 기초

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

측정치 모형화

정규 모형의 적용 예

남녀 성인 키의 정규 확률밀도함수

표준정규 확률밀도함수

$$ $$ z=-1에서의 표준정규 확률밀도함수

$$ $$ z=0에서의 표준정규 확률밀도함수

$$ $$ 표준정규 확률밀도

$$ $$ 면적으로 본 표준정규 확률

정규밀도함수의 대칭형

정규밀도함수의 평균

평균 1인 정규밀도함수

평균 -2인 정규밀도함수

표준편차 0.64인 정규밀도함수

표준편차 1인 정규밀도함수

표준편차 2인 정규밀도함수

평균에서 1표준편차 범위의 확률

평균에서 2표준편차 범위의 확률

평균에서 3표준편차 범위의 확률

# Import norm, matplotlib.pyplot, and seaborn
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Create the sample using norm.rvs()
sample = norm.rvs(loc=0, scale=1, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(sample)
plt.show()

표본의 확률밀도 플롯

Python으로 배우는 확률 기초