Normal Distribution, Gaussian Distribution   정규 분포, 가우시안 분포, 가우스 분포, 가우시안 확률분포

(2017-04-06)

Gaussian Function, 가우스 함수, 가우시안 함수, Gaussian Probability Density Function, 가우시안 확률밀도함수, 가우스 확률밀도함수

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 > 정규분포 1. 정규분포
2. 표준 정규분포(Z 분포)
3. Q 함수
4. 오차함수
5. 로그 정규분포
6. 이변량 정규분포
7. z 값

     
1. 정규(Normal) 또는 가우시안(Gaussian) 이란?

  ㅇ 정규 분포 또는 가우시안 분포

     - 자연과학,사회과학의 통계적 방법에서 가장 많이 이용되는 대표적 확률분포
        . 잡음,측정 오차들의 분포 등 많은 자연현상을 매우 잘 표현하는 이상적인 확률모형
        . 일상적인 키,몸무게,제품수명 등 대부분의 자료분포가 정규분포에 매우 근사적 접근

     - 평균을 중심으로 좌우대칭인 종(鐘,bell) 모양을 갖는 확률 분포

  ㅇ 가우스 함수(Gaussian Function) 또는 정규 함수(Normal Function)
       
     - 이 함수는, 표준정규분포에서의 확률밀도함수와 같음


2. 용어 명칭공학자는 `가우시안 분포`라고 하며, 수학자는 `정규 분포`라고 말함
     - 1809년 독일수학자 가우스가 천체 위치의 측정 오차 분포를 이것으로 설명

  ㅇ 기타 많은 수학자가, 종 모양(bell-shaped)의 거의 모든 분포가 가우스 분포를 가
     지며, 이것을 정규 분포(normal distribution)라고 부름


3. 정규분포 모양/형태

  ㅇ 2개의 변수(`평균`,`분산`) 만으로 설명이 가능 
     -   X ~ N(μ,σ²)
        . 곡선 모양이 분포 중심인 평균, 분포 폭인 분산(또는 표준편차 σ)에 의해 결정

  ㅇ 확률밀도함수는 종형(bell-shape) 모양의 대칭적 분포를 가짐
     - 평균값 μ을 중심으로 좌우대칭, 가운데에 위치한 값이 최대값
        . 평균에서 ±3σ 범위 내 전체의 99.7% 가 존재 : P(μ-3σ < X < μ+3σ)=0.9974
        . 평균에서 ±2σ 범위 내 전체의 95.5% 가 존재 : P(μ-2σ < X < μ+2σ)=0.9544
        . 평균에서 ±1σ 범위 내 전체의 68.3% 가 존재 : P(μ-1σ < X < μ+1σ)=0.6826

  ㅇ 분산이 같으면 평균이 변하더라도 분포의 모양이 변하지 않음
     - 분산값이 클수록 굵고 평평한 종모양 형태이며, 작을수록 가늘고 뾰족한 형태
        


4. 정규분포 주요 특성

  ㅇ 표기           :  X ~ N(μ,σ²)
     - 두 개의 모수 μ(평균),σ²(분산)에 의해 결정되는 확률적 분포확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF) 
        
       평균(기대값)   :  E[X] = μ 

  ㅇ 분산(Variance) :  Var[X] = σ²


5. [참고사항]

  ㅇ 정규분포의 정규화(평균 μ= 0, 분산 σ2 = 1)  ☞ 표준 정규분포 (Q 함수, 오류함수)

  ㅇ 표본분포확률수렴중심극한의 정리
     - 표본 크기가 커지면, 표본 평균확률분포(표본분포)는 정규분포에 수렴
        . 정규분포를 갖는 독립적인 랜덤변수들의 합은 다시 정규분포를 띔

  ㅇ 정규분포로부터 유도될 수 있는 확률분포들
     - 카이제곱 분포, t 분포, 로그 노말 분포, Rayleigh 분포, Rician 분포 등

  ㅇ 정규분포를 띄는 잡음 형태 ☞  열잡음


[ 정규분포 ]1. 정규분포  2. 표준 정규분포(Z 분포)  3. Q 함수  4. 오차함수  5. 로그 정규분포  6. 이변량 정규분포  7. z 값  

 
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