정규 분포가 유용한 이유 중 하나는 골든 리트리버의 몸무게처럼 자연에서 많이 나타나는 현상
이기 때문입니다. 하지만 정규 분포는 자연 개체군 밖에서 더 흥미롭게 나타납니다. 모집단에
서 충분히 많은 표본을 추출하면 해당 모집단이 정규 분포를 따르지 않더라도 정규 분포가 드
러납니다.
균일하게 무작위한 모집단을 측정한다고 가정해봅시다.
0
.
0
과
1
.
0
사이의 모든 값은 동등한 가
능성을 가지며 어떤 값도 우선권이 없습니다. 하지만 이 모집단에서 많은 표본을 채취하고 각
각의 평균을 구한 다음, 히스토그램을 그려보면 흥미로운 일이 일어납니다. [예제
3
-
15
]의 파
이썬 코드를 실행하고 [그림
3
-
12
]의 그래프를 살펴보세요.
예제
3-15
파이썬으로 중심 극한 정리 실험하기
# 균등 분포에서 뽑은 표본의 평균은 정규 분포가 됩니다.
import
random
import
plotly.express
as
px
sample_size
=
31
sample_count
=
1000
# 중심 극한 정리, 크기가 31인 1000개의 표본
# 0.0과 1.0 사이의 난수
x_values
=
[(sum([random.uniform(0.0,
1.0)
for
i
in
range(sample_size)])
/
\
sample_size)
for ...
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