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문에 두 분포의 특성을 서로 비교할 때나, 한 분포에서 정해진 면적의 확률을 쉽게 계산하고자 할 때에 표준정규분포가 필요하다. 표준화란 각기 다른 위치와 모양을 가진 정규분포들을 하나의 공통된 정규분포로 전환시키는 방법이며, 이것
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으로 하는 정규분포(正規分布)로 된다. 이것이 정규분포의 연구의 발단으로서 정규분포곡선을 오차곡선이라고 하는 이유도 이 점에 있다.
【상대오차와 절대오차】 오차와 참값과의 비율의 절대값 |(A-E)/E|(A는 측정값, E는 참값)을 상대오차
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분포는 정규분포를 따르게 됩니다. 이는 선거 예측, 제품 품질 관리, 의학적 연구 등에서 중요합니다.
실용적 의미:
중심극한정리는 표본 크기가 클수록 평균의 분포가 정규분포에 가까워진다는 점에서, 실제 데이터 분석 시 표본 크기를 결정
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분포(standa
rd normal distribution)라고 하는데, 이는 정규분포를 표준화하여 다른 분포와 비교하거나, 확률값을 계산하기 용이하게 하기 위해 사용된다.
5. 중심극한정리 (central limit theorem)
중심극한정리는 대표적인 확률 분포인 정규분포의 중요성
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위한 이론적 배경
4. 통계 과정의 지도
5. 표와 그래프의 지도
1) 분류하기
2) 표
3) 그래프
Ⅲ. 확률과 통계의 특성
Ⅳ. 확률과 통계의 중요성
Ⅴ. 확률과 통계의 최근 동향
Ⅵ. 확률과 통계 지도의 개선 과제
Ⅶ. 결론
참고문헌
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