[TIL]본캠프 30일차

• 확률분포
  • 실제로 볼 수 있는 일부 확률의 케이스들을 체계적으로 정리한 것
  • 베르누이 분포, 이항 분포, 정규 분포(가우스 분포) 등
  • 각 분포는 명확한 수식으로 정의됨
• 중심 극한 정리
  • 독립적이고 동일한 분포를 갖는 확률 변수의 경우 표본 평군의 분포가 정규 분포를 따르는 경향이 존재
  • 표본의 분포가 아닌 표본 평균의 분포임을 기억할 것!!
  • 정규 분포를 이용하면 원래의 분포와 상관 없이 평균에 대한 통계 모델을 만들 수 있음
• t-test
  • 검정 통계량이 정규 분포를 따르며 분포와 관련된 변수값들이 알려졌을 때 사용
  • 두 데이터 집단의 평균이 서로 유의하게 다른지 여부를 판별할 수 있음
  • 이는 낮은 p-value(0.05이하)로 확인할 수 있음