분포는 변수의 값들이 어떻게 퍼져 있는지를 나타냅니다. 통계학에서 분포는 가능한 모든 값과 그 값이 발생하는 빈도, 또는 각 값의 확률을 나열합니다. 분포는 동전 10번 던졌을 때 앞면이 나오는 횟수처럼 이산적일 수도 있고, 인구 집단의 키처럼 연속적일 수도 있습니다.

정규 분포는 가장 유명하며, 많은 자연 현상에서 나타나는 종 모양의 곡선입니다. 이항 분포는 반복 시행에서 성공 횟수를 나타냅니다. 포아송 분포는 드문 사건을 모델링합니다. 각 분포는 고유한 공식과 특성을 가지고 있습니다.

분포는 평균, 분산, 그리고 형태라는 특징으로 요약됩니다. 분포는 가설 검정, 확률 추정, 그리고 불확실성 모델링에 사용됩니다. 머신러닝에서 분포는 데이터와 모델 출력을 설명하는 데 사용됩니다. 분포에 대한 이해는 통계학뿐 아니라 데이터를 다루는 모든 분야의 기본입니다.

• 가능한 값과 그 빈도를 보여줍니다.
• 이산형 또는 연속형일 수 있습니다.
• 정규분포, 이항분포, 포아송분포는 흔히 사용되는 분포입니다.
• 통계 및 데이터 분석의 핵심