15 연속확률분포 곡선

통계에서 빼놓을 수 없는 기본 개념 중의 하나가 확률입니다. 모집단에서 표본을 추출할 때 랜덤 샘플링, 층화 랜덤 샘플링 등과 같이 확률을 사용합니다. 추정과 검정에서도 확률분포를 사용합니다. 회귀분석, 판별분석 등에서도 변수가 정규분포를 따르고 있는지 검정합니다. 시뮬레이션을 할 때 모집단의 확률분포에 따라 난수를 발생시키기도 합니다.

특히, 통계를 좀 공부했던 분이라면 정규분포는 알고 있을 듯 합니다. 하지만, 그 외에 분포들은 들어는 봤어도 모양이 어떻게 생겼는지, 어떤 때 사용하는 것인지 정확히 모르고 있는 경우가 더 많을 듯 합니다.

R ggplot2를 활용해서 연속확률분포 곡선을 그려보면 분포별로 모양을 이해하는데 도움이 되겠지요. 그리고 모수에 따라서 모양이 어떻게 바뀌는지도 확인해 볼 수 있겠구요.

이번 포스팅에서는 주로 ’d’로 시작하는 밀도 함수 (Density Function) 에 대해서 정규분포(norm), t-분포(t), 카이제곱분포(chisq), 지수분포(exp), F분포(f), 감마분포(gamma), 균등분포(unif) 등의 분포에 대해서 ggplot2로 그리는 방법을 소개해보겠습니다.