probability distribution
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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..
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Probability Distribution: 확률 분포Machine Learning/Statistics 2025. 3. 28. 19:00
이전까지 기본적인 확률 개념을 배웠다. 이제 확률 분포(Probability Distribution)에 대해 알아볼 차례다. 데이터 분석에서는 확률 분포를 이용하여 다양한 데이터의 패턴을 모델링하고 분석할 수 있다. 확률 분포란 랜덤한 사건이 발생할 확률을 표현하는 방법이다. 예를 들어, 동전을 던지거나 주사위를 굴리는 것과 같은 단순한 확률 사건뿐만 아니라, 새로운 약물이 특정 질병을 치료할 확률과 같은 더 복잡한 사건도 확률 분포로 표현할 수 있다. 확률 변수 (Random Variable) 확률 분포를 이해하기 위해서는 먼저 확률 변수(Random Variable) 개념을 알아야 한다.확률 변수는 랜덤한 사건의 결과 값을 표현하는 변수다. 확률 변수에는 크게 이산 확률 변수(Discrete Rand..