데이터를 가지고 정규분포 근사하기

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우리가 가진 데이터의 분포를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 많은 통계적 분석은 데이터가 정규분포를 따른다는 가정을 기반으로 이루어지기 때문에, 데이터가 정규분포를 따르는지 여부를 확인하는 것은 매우 중요한 절차입니다. 하지만 현실적으로 많은 데이터가 완벽한 정규분포를 따르지 않을 수 있습니다. 이러한 상황에서 우리는 주어진 데이터에 가장 잘 맞는 정규분포를 근사하여 분포를 파악하고, 통계적 분석을 보다 신뢰성 있게 수행할 수 있습니다.
주어진 데이터를 가지고 정규분포를 근사하는 방법에 대해 탐구하고자 합니다. 이를 통하여 데이터를 통해서 의사결정과 예측을 수행할 수 있습니다.

시각적으로 정규분포와 가까운지 확인하기
데이터의 분포를 정규분포에 근사시키는 과정은 데이터 분석에서 중요한 부분을 차지하며, 데이터의 정규성을 평가하는 첫 번째 단계로 시각적 확인이 필요합니다. 이를 위해 가장 먼저 데이터의 평균과 표준편차를 구하고, 정규분포곡선을 그릴 수 있습니다.
정규분포는 평균(Mean)과 표준편차(Standard Deviation)로 완전히 정의되기 때문에, 주어진 데이터의 평균과 표준편차를 계산하는 것이 중요합니다. 평균은 데이터의 중심 위치를 나타내며, 표준편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 지표입니다.
다음으로, 주어진 데이터를 정규분포곡선 위에 분포하게 그려서 데이터와 정규분포간의 일치를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이를 위해 주로 두 가지 시각화 방법을 사용합니다.

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