정규분포 곡선의 성질 435 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 435 정규분포 곡선의 모양 📊 평균과 표준편차는 그래프를 어떻게 바꿀까? 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 정규분포 N(m, σ²)의 그래프 모양은 평균(m)과 표준편차(σ)에 의해 결정돼요. 평균(m)의 역할: 곡선의 **위치(대칭축)**를 결정해요. m이 커지면 그래프는 오른쪽으로, 작아지면 왼쪽으로 평행이동해요. 표준편차(σ)의 역할: 곡선의 … Read more
정규분포 434 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 434 정규분포 🔔 통계의 꽃, 아름다운 종 모양의 곡선 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 정규분포란?: 키, 몸무게, 시험 점수 등 우리 주변의 수많은 데이터가 따르는, **평균을 중심으로 좌우대칭인 종 모양**의 연속확률분포를 말해요. 기호: N(m, σ²) 라고 씁니다. m: 평균 (그래프의 대칭축, … Read more
이항분포의 평균, 분산, 표준편차 432 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 432 이항분포의 평균과 분산 🚀 공식 하나로 한방에 계산하기! 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 확률변수 X가 이항분포 **B(n, p)**를 따를 때, 복잡한 계산 없이 평균, 분산, 표준편차를 바로 구할 수 있는 치트키 공식이에요! 평균 E(X) = np 분산 … Read more
확률변수 aX+b의 평균, 분산, 표준편차 430 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 430 확률변수의 변환 📊 내 점수가 2배가 되고 3점이 더해진다면? 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 확률변수 X가 aX+b 꼴로 변환되었을 때, 평균, 분산, 표준편차는 아래 공식에 따라 변해요. 1. 평균: E(aX + b) = aE(X) + b … Read more
이산확률변수의 분산 계산 429 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 429 분산 구하는 쉬운 공식 💡 (제곱의 평균) – (평균의 제곱)! 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 분산 V(X)를 구하는 훨씬 간단하고 빠른 공식이에요. ‘편차’를 계산할 필요가 없답니다! V(X) = E(X²) – {E(X)}² 말로 외우기: (제곱의 평균) – (평균의 제곱) … Read more
도수분포와 확률분포 428 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 428 도수분포 vs 확률분포 🤝 이름만 다를 뿐, 사실은 같은 개념! 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 고등학교의 **확률분포**는 중학교 때 배운 **도수분포**와 사실상 같은 개념이에요. ‘도수’ 대신 **’상대도수(=확률)’**를 사용했을 뿐이랍니다! 평균: (계급값×도수)의 합 / (도수 총합) ＝ (변수×확률)의 합 분산: … Read more
이산확률변수의 분산, 표준편차 427 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 427 분산과 표준편차 ↔️ 자료가 평균에서 얼마나 떨어져 있을까? 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 자료가 평균을 중심으로 얼마나 흩어져 있는지를 나타내는 값이에요. (산포도) 분산 V(X): ‘**편차의 제곱**’의 평균(기댓값)이에요. 표준편차 σ(X): 분산에 루트를 씌운 값이에요. 편차 = (변수) – (평균) … Read more
이산확률변수의 기댓값(평균) 426 이 포스팅은 데스크톱 또는 태블릿의 ‘가로 모드’에서 가장 선명하게 보입니다. [수학포스팅] 426 기댓값 (평균) 💰 복권 1장을 사면 얼마를 기대할 수 있을까? 핵심만정리 개념정리 개념확인 참고 ✨ 핵심만정리 기댓값(E(X)) 또는 **평균(m)**은 어떤 시행을 무수히 많이 반복했을 때, 확률변수 X의 값이 평균적으로 얼마일지를 예측한 값이에요. 계산은 아주 간단해요. **(변수 × 확률)을 모두 더하면 … Read more