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확률과통계

이항분포의 정규근사

📖 이 페이지의 개념정규분포

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무작위가 모이면

구슬 0개 표본 평균 0.00 np = 6.00 √npq = 1.73

구슬 하나가 어느 칸에 떨어질지는 아무도 모릅니다. 그런데 수백 개가 모이면 막대가 노란 종 모양 곡선에 꼭 맞게 자랍니다. 이항분포 B(n, p) 가 정규분포 N(np, npq) 에 가까워지는 모습입니다.

이항분포는 n 이 조금만 커져도 항을 일일이 더할 수 없다. 그런데 막대를 그려 보면 n 이 커질수록 종 모양에 다가간다. 평균과 분산을 그대로 물려받는 정규분포 하나로 갈아 끼우면 표 한 장으로 계산이 끝난다.

이 공식, 이렇게 학습하세요

  • 이항분포의 평균과 분산이 근사할 정규분포의 두 수가 되는 것을 확인한다
  • 독립시행의 합이라는 구조에서 정규분포가 나오는 까닭을 본다
  • 표준화해 표준정규분포표로 확률을 구한다

한 단계씩 유도해 보기

B(10, 0.5) 와 N(5, 2.5) 0 np = 5 10 n 이 커지면 곡선에 붙는다
동전 열 번의 이항분포를 막대로, 평균 5 와 분산 2.5 인 정규분포를 곡선으로 겹쳐 그렸다. 막대 하나의 가로가 1 이라 막대의 높이와 곡선의 높이를 같은 자로 잰다. n 이 커질수록 막대의 윤곽이 곡선에 붙고, 그래서 더할 항이 너무 많아지는 자리에서 곡선으로 갈아탄다.

이항분포의 평균과 분산이다. 근사할 정규분포가 쓸 두 수가 여기서 나온다. 바꾸는 것은 분포의 모양뿐이고 중심과 흩어짐은 그대로 둔다.

1 / 2 단계· 💎 3단계 더

👤 이 공식 뒤의 사람, 피에르시몽 라플라스 이야기 →

외울까, 되살릴까

외우지 않아도 된다

평균과 분산을 그대로 물려주고 모양만 종 모양으로 바꾼다.

이항분포의 평균 np 와 분산 np(1−p) 를 그대로 가진 정규분포로 갈아 끼운다. 까닭은 X 가 0 또는 1 인 확률변수 n 개의 합이라 중심극한정리가 그대로 걸리는 것이다. 계산은 표준화해서 표를 찾는다. 분모는 분산이 아니라 표준편차다.

🧠 공식 전체를 외울 것과 되살릴 것으로 가른 표 →

직접 만져 보기

020406080100비율 %p̂ = 0.4np ≥ 5 · n(1−p) ≥ 5

시행 횟수 20, 확률 0.4 인 이항분포입니다. 평균은 8 이고 표준편차는 2.19 입니다. np 와 n(1−p) 가 모두 5 이상이라 정규분포로 근사할 수 있습니다.

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