반복되는 사건의 실제 확률 분포 반복되는 동전 던지기의 확률 분포 (이산형) 시행 횟수(n)가 증가하면 정규분포와 비슷해진다. 시행 횟수(n)가 증가하면 정규분포 평균값 정도의 확률로 발생한다. 시행 횟수(n)가 증가하면 정규분포의 분산값정도로 확률의 오차가 발생한다. ⇒ 주어진 데이터 샘플을 반복적으로 추정하는 실험을 여러번 반복하여 통계를 내면, 샘플의 기대값과 전체 집단의 기대값이 거의 동일함을 알 수 있고, 분산값(오차)은 반복 횟수(통계)가 많아질수록 0에 수렴한다. ⇒ 따라서 통계에 의해 샘플 데이터의 결과만으로 특정 확률분포라고 주장할 수 있다. ⇒ 중심 극한 정리 빅데이터처럼 많은 경우의 수에서의 확률 분포 (연속형) 정규분포를 따르는 사건이 다양한(n개)경우의 확률 분포 시행 횟수(n)가..