LEARN STAT: NORMAL DISTRIBUTION

कल्पना गरौँ, सन्सारका सबै मानिसका उचाइ नापेर हामीले सकायौँ। ती सबैका मापना हामीले हेर्यौँ भने :

• अग्ला उचाइ केहीका मात्र,
•  होचा उचाइ केहीका मात्र
•  धेरै का उचाइ एउटै,
•  सामान्यतया सोही नजिकका अंक वरपर एकत्रित भएको देखिने छन्।

 सम्भावनाको सिद्धान्तमा, हामी यस प्रकृिया वा नतिजालाई Normal Distribution (वा Gaussian, Gauss, Laplace-Gauss distribution) जस्ता नामले चिन्दछौँ। यो भुँडी निक्लिएको वा पहाड आकारको वा घन्टी आकारको (Bell Shaped Curve) कर्ब लाई नै हामी Normal Distribution भन्दछौँ।

यसमा μ ले mean लाई जनाउँछ भने σ ले Standard Deviation.

कुनै पनि अंक आफैमा कति टाढा छ भन्ने कुरालाई नै यसले बताउने हो। 

              

६८% प्रतिशत संख्या १ standard deviation भित्र,

क्रमश: ९५% प्रतिशत संख्या २ standard deviation भित्र पर्ने कुरा यसबाट थाहा हुन्छ।

यसलाई नै आधार मानी अनुसन्धानमा पनि प्रयोग गरिन्छ। Central Limit Theorem पनि  यसैमा आधारित छ, धेरै भन्दा धेरै संकलन गरिएका स्याम्पलहरु नर्मल डिस्ट्रिब्युसन पछ्याउँछन्।

थप अध्ययन:

• https://en.m.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution
• https://www.mathsisfun.com/data/standard-normal-distribution.html
• https://www.investopedia.com/terms/n/normaldistribution.asp#:~:text=Normal%20distribution%2C%20also%20known%20as,appear%20as%20a%20bell%20curve.

~थप सम्पादन हुने नै छन्।