표본이 늘어난다 → 어떤 특정의 분포를 따를 확률이 높아진다 → 특정 분포를 따른다 → 분포 함수를 알게된다 → 미지의 빈칸을 알게된다
이산 확률 분포 : 연속적이지 않은 명목 척도 등의 확률 분포
→ “사람의 키” 와 같이 연속적 숫자를 따를 경우에 그 숫자를 범주형 변수로 나눈다면 **이산 확률 분포**로 나타낼 수 있다
확률 질량 함수연속 확률 분포 : 연속적인 숫자이거나 무한한 경우와 같이 셀 수 없는 경우
확률 밀도 함수<평균 분산 표준편차>
왜도 : 왜도(skewness)는 확률 분포의 비대칭 정도를 나타내는 측도