Normal Distribution
-
Z-Score: 표준 점수Machine Learning/Statistics 2025. 4. 3. 19:00
이전 글에서 정규 분포에 대해 배웠다. 정규 분포는 다양한 데이터 집합에서 나타나는 가장 일반적인 확률 분포로, 평균을 중심으로 대칭적인 종 모양(bell shape)을 띤다. 이번 글에서는 Z-Score(표준 점수)에 대해 알아보고, 이를 활용하여 데이터를 비교하는 방법을 설명한다. Z-Score란? Z-Score(표준 점수)는 데이터 값이 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 표준 편차를 기준으로 나타낸 값이다. 즉, 데이터 값이 평균보다 몇 개의 표준 편차만큼 위 또는 아래에 위치하는지를 알려주는 지표이다.Z-Score의 특징Z-Score가 0이면, 해당 값은 평균과 같다.Z-Score가 양수이면, 해당 값은 평균보다 크다.Z-Score가 음수이면, 해당 값은 평균보다 작다.일반적으로 Z-Score는..
-
Normal Distribution: 정규 분포Machine Learning/Statistics 2025. 4. 1. 19:00
지금까지 우리는 실험의 결과가 셀 수 있는 정수로 표현되는 이산 확률 분포(Discrete Probability Distribution)에 대해 이야기했다. 예를 들어, 주사위를 굴리면 결과는 2 또는 3이 될 수 있지만, 2.178이나 3.394 같은 소수 값이 나올 수는 없다. 이제 연속 확률 분포(Continuous Probability Distribution)로 넘어가 보자. 연속 확률 분포는 특정 구간 내에서 모든 값을 가질 수 있는 확률 분포를 의미한다. 일반적으로 키, 몸무게, 시간, 온도와 같은 측정 가능한 변수가 이에 해당한다. 예를 들어, 시간을 측정할 때 소수 자릿수를 계속 추가하여 더 정밀하게 측정할 수 있다. 이번 글에서는 가장 널리 사용되는 확률 분포 중 하나인 정규 분포(Nor..