1) 정규분포란

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정규분포

• 종 모양의 대칭분포, 대부분의 데이터가 평균 주위에 몰려 있는 분포
• 평균을 중심으로 좌우 대칭, 평균에서 멀어질수록 데이터의 빈도 감소
• 표준편차는 분포의 퍼짐 정도를 나타냄

특징

• 대부분의 데이터가 평균 주변에 몰려있으며, 평균에서 멀어질수록 빈도가 줄어듬.

2)정규분포 언제 활용되나?

• 키와 몸무게
  • 대부분의 사람들의 키와 몸무게는 정규분포를 따름. 평균 키가 170cm이고 표준편차가 10cm일 경우, 대부분의 사람들의 키는 160cm에서 180cm사이에 위치함.
• 시험 점수
• 큰 집단의 시험 점수는 정규분포를 따르는 경향이 있음. 평균 점수 주위에 많은 학생들이 위치하고, 극단적인 고득점자와 저득점자는 적음

# 정규분포 생성
normal_dist = np.random.normal(170, 10, 1000)

# 히스토그램으로 시각화
plt.hist(normal_dist, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 정규분포 곡선 추가
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = stats.norm.pdf(x, 170, 10)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.title('normal distribution histogram')
plt.show()