문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 정규분포 (문단 편집) == 기타 == * [[독일 마르크]] 10DM 권종에도 그림과 함수식이 들어가있다. * '''식스 시그마'''라는 용어도 여기에서 비롯한 것이다. 표준편차 6배 바깥의 범위([math( \mu\pm6\sigma )])는 '''0.0000002%''', 즉 약 '''5억분의 1''' 정도의 극히 희귀한 확률이다.[* 참고로 로또 1등 당첨 확률이 '''1/8,145,060'''인데 이 확률보다 약 60배 낮은 확률이다.] 즉 부품 '''10억 개 중에서 단 2개'''만 6시그마를 벗어난다는 말로 사실상 불량률 제로를 추구하는 말이다. IQ로 치면 SD 15 기준 '''10 이하 또는 190 이상'''에 해당하는 지수가 바로 6시그마이다. * 수학에 관심있는 사람들이 좋아하는 분포다. 공학에서도 아주 많이 쓰이고, 수학자들이 사랑하는 무리수인 자연로그의 밑과 원주율 외의 다른 무리수는 들어가지 않기 때문이다. 그리고 통계학을 처음 배울 때 가장 중요하게 배우는 모집단의 평균벡터와 그 다음으로 중요하게 배우는 모집단의 공분산행렬이 정해지면 구체적인 함수가 결정되는 분포다. 수리통계학적으로 볼 때 매력적인 분포일 수 밖에 없는 것. * 정수론에서도 간혹 사용되는 경우가 있다. 일정 자리수 이상의 자연수에 대하여 해당 자연수의 서로 다른 소인수의 개수를 분석하면, 그 서로 다른 소인수의 개수는 정규분포를 따른다는 정리인 에르되시-카츠 이론(Erdős–Kac theorem)이 대표적.[* 정확하게는 자연수의 서로 다른 소인수의 개수 [math(\omega(n))]은 [math(\displaystyle \frac{\omega(n)-\log \log n}{\sqrt {\log \log n}})]라는 확률분포를 가지기 때문에 정규분포와는 조금 다른 양상을 보이나, 크게 구분하지는 않는다.]저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기