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정규분포 값을 범위로 지정한 후 차트를 그려봅니다. 정규분포 값이 표시된 P4:P33까지 범위로 지정한 후 삽입 => 차트 => 2차원 세로 막대형(묶은 세로 막대형)을 선택합니다. 각 막대의 상단을 연결하면 정규분포 그래프와 비슷하다는 것을 알 수 있습니다.
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정규분포 – Desmos
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Source: www.desmos.com
Date Published: 4/20/2021
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- Author: 통계파랑
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- Date Published: 2021. 5. 11.
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데이터 분석을 위한 통계 4 – 엑셀로 정규분포 그래프 그리기
8. 이제 정규분포 값을 구해봅니다. 엑셀에서 정규분포 값을 구하는 함수는 NORM.DIST함수입니다.
NORM.DIST(x, mean, standard_dev, cumulative)
NORM.DIST(분포를 구하려는 값, 평균, 표준편차, 누적여부) *cumulative : 누적되는
cumulative True : 누적 분포 함수 반환
cumulative False : 확률 밀도 함수 반환
현재 예제에서는 =NORM.DIST(계급, 평균, 표준편차, 0) 을 입력합니다. 수식을 복사하더라도 평균과 표준편차 셀이 이동하지 않도록 F4를 눌러 절대 참조로 설정해야 합니다.
아래 화면에서 NORM.DIST함수의 마지막 cumulative를 False 또는 0으로 입력하면 확률 밀도 함수를 구할 수 있고, True 또는 1로 입력하면 누적 분포 함수를 구할 수 있음을 알 수 있습니다. 조금 후에 두 그래프를 그려 비교해보도록 할게요.
[확률과 통계] 파이썬으로 정규 분포 그리기
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.special import erf np . random . seed ( 0 ) plt . style . use ( ‘default’ ) plt . rcParams [ ‘figure.figsize’ ] = ( 6 , 3 ) plt . rcParams [ ‘font.size’ ] = 12 plt . rcParams [ ‘lines.linewidth’ ] = 5 mu = 0.0 sigma = 1.0 x = np . linspace ( – 8 , 8 , 1000 ) y = ( 1 / np . sqrt ( 2 * np . pi * sigma ** 2 )) * np . exp ( – ( x – mu ) ** 2 / ( 2 * sigma ** 2 )) y_cum = 0.5 * ( 1 + erf (( x – mu ) / ( np . sqrt ( 2 * sigma ** 2 )))) plt . plot ( x , y , alpha = 0.7 , label = ‘PDF of N(0, 1)’ ) plt . plot ( x , y_cum , alpha = 0.7 , label = ‘CDF of N(0, 1)’ ) plt . xlabel ( ‘x’ ) plt . ylabel ( ‘f(x)’ ) plt . legend ( loc = ‘upper left’ ) plt . show ()
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