[확률과 통계] 정규 분포와 표본 정규 분포
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CS/확률과 통계
정규분포 정규 분포는 가우시안 분포라고도 불리는 유명한 분포입니다. 어떤 확률 변수 $X$가 평균이 $\mu$이고, 분산이 $\sigma^2$인 정규 분포를 따른다면 다음과 같이 나타냅니다. $X \sim N(\mu, \sigma^2) \ \ (-\infty < \mu < \infty, \ \sigma^2 \ge 0)$ 정규분포의 성질들 $X \sim N(\mu, \sigma^2)$ 라고 할때 $X$의 p.d.f. $f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi} \sigma} e^{- \frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$ $X$의 m.g.f. $\psi(t) = e^{\mu t + \frac{1}{2} \sigma^2 t^2}$ m.g.f를 통해 $E(X) = \mu$ 이고, $Var..