로그 정규분포 실습해보기 (파이썬예제 포함)

목차

없음

본문내용

로그-정규분포 (Log-Normal Distribution): 로그-정규분포는 양수값을 모델링하기에 적합한 분포입니다. 불량율을 로그 변환한 후, 정규분포를 사용하여 모델링할 수 있습니다. 이 분포는 자연로그를 취한 값이 정규분포를 따른다고 가정하는 것이기 때문에, 불량율이 양수인 경우에 유용합니다.

로그 정규분포는 실제로 많은 현상에서 관찰되는 분포로서, 소득 데이터와 같은 경제적인 현상에서 자주 사용됩니다. 소득 분포의 경우, 대부분의 개인들이 상대적으로 낮은 소득을 가지지만, 일부 특정 개인들이 다른 사람들보다 훨씬 높은 소득을 가지는 경우가 발생할 수 있습니다.

로그 정규분포는 0보다 큰 값들에 주로 사용되며, 이는 분포의 우측으로 꼬리가 긴 형태를 보입니다. 이는 소득 분포와 같은 경우에 적합한 모델입니다. 로그 정규분포를 사용하면 데이터의 양극값에 대한 편향을 완화시킬 수 있으며, 데이터 분석과 예측에 유용한 통계적인 모델을 구축할 수 있습니다.

"양극값에 대한 편향을 완화시킨다"는 의미는 로그 정규분포를 사용하면 소득 데이터와 같은 경우에 일부 개인들의 특별히 높은 소득으로 인해 발생하는 극단적인 값들이 더 이상 극단적인 영향을 크게 주지 않는다는 것을 의미합니다.

일반적인 정규분포에서는 극단적인 값들이 존재할 경우, 해당 값들이 분포의 평균과 분산에 큰 영향을 미치게 됩니다. 즉, 소득 데이터에서 소수의 개인들이 매우 높은 소득을 가지는 경우, 평균 소득이 그들의 소득에 크게 영향을 받아 평균 소득이 상당히 높아질 수 있습니다.

참고 자료

없음