정규 분포의 유용한 특성 중 하나는 바로 다른 분포의 확률에 대한 근삿값을 구할 수 있다는 점입니다. 가장 흔한 예시는 normal distribution을 이용하여 binomial distribution에 대한 근삿값을 구하는 것입니다. 이항 분포가 있을 때, 시행 횟수 n이 커질수록 계산하기 힘듭니다. 하지만 정규 분포로 이러한 이항 분포의 근사값을 쉽게 구할 수 있습니다. 1. Central Limit Theorem central limit theorem, 중심 극한 정리는 간단히 말해서 확률 변수 각각 개인의 분포와는 상관없이, 그 분포의 평균들의 표본 분포가 정규 분포에 근사한다는 이론입니다. 쉽게 말해서 어떤 확률 분포던 상관하지 않고, 그 확률 분포에서 n개를 뽑는다고 가정했을 때, n이 무..