정상적인 확률 분포는 무엇입니까?

통계의 원칙은 충분한 표본 크기를 고려할 때 더 많은 모집단의 정상 확률 분포를 예측할 수 있다고 주장합니다. 대부분의 사람들은 분포 확률을 데이터가 그래프로 표시된 시점과 관련하여 벨 곡선을 형성합니다. 정상 곡선은 평균 근처에서 더 큰 농도를 나타내거나 샘플의 절반이 양쪽에있는 지점을 나타냅니다. 평균 지점에서 멀어지면 샘플의 요소가 적습니다.

밀가루를 접시에 체로 체결 할 때 어떤 일이 발생하는지 상상하면 정상 확률 분포를 나타내는 종 곡선을 쉽게 묘사 할 수 있습니다. 밀가루의 대부분은 시프터 바로 밑의 힙에 착륙합니다. 마운드 상단에서 멀어지면 밀가루가 덜 깊어지고 접시의 가장자리에서는 밀가루가 거의 없거나 전혀 없습니다.

밀가루와 같은 샘플이 분산되는 방식을 정량화하려면 표준 편차를 설명해야합니다. 가장 간단한 용어로, sTandard Deviation은 다른 데이터 포인트와 평균에서 각 데이터 조각이 얼마나 널리 퍼져 있는지를 나타냅니다. 포인트가 서로 밀접하게 클러스터링되면 표준 편차는 널리 분산 된 경우보다 적습니다. 예를 들어, 도시의 평균 온도가 계절마다 극적으로 변하면 온도가 연중 비교적 일정하게 유지되는 적도에서 도시의 정상 확률 분포보다 표준 편차가 더 큽니다.

예를 들어, 미국에서 판매 된 여성 신발의 27.8 %가 8 및 8.5 크기로 23.7 %는 크기 7, 7.5 및 17.5 %는 크기 9 또는 9.5입니다. 이 정보를 바탕으로 신발 제조업체는 평균 신발 크기를 8 ~ 8.5로 설정했습니다. 27.8을 평균으로 사용하고 하나의 신발 크기의 표준 편차를 할당하면 모든 여성의 약 68 %가 7 ~ 9.5 sh 사이에 입는다는 것을 증명해야합니다.OE. 숫자를 추가하면 정상 확률 분포 내에서 69 %가됩니다.

평균에서 바깥쪽으로 이동하면, 숫자는 크기 5에서 크기 11 사이의 약 99 % 마모가 나타나야합니다. 제조업체의 모든 판매량의 4.8 %가 크기 5 또는 5.5, 11.7 %가 크기 6 또는 6.5, 10 %는 크기 10 또는 10.5이며 3 ​​%는 11 개이며, 모든 판매의 98.5 %는 정상적인 양전자 배포의 98.5 %를 볼 수 있습니다. 판매 된 모든 신발의 1.5 %만이 평균의 세 가지 표준 편차를 넘어서는 것입니다.

정상 확률 분포의 원리는 여러 가지 응용 프로그램에 사용됩니다. 여론 조사원은 때때로 배포 확률을 사용하여 수집 한 데이터의 정확도를 예측합니다. 정상 곡선은 특정 주식의 성능을 분석하기 위해 금융 응용 프로그램에도 사용될 수 있습니다. 교육자들은 미래의 시험 점수를 예측하기 위해 정상 확률 분포 법칙을 적용 할 수 있습니다.곡선에 등급 종이.