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2027.09.05
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2024.09.06
Standard deviation and coverage
About 68% of values drawn from a normal distribution are within one standard deviation σ from the mean; about 95% of the values lie within two standard deviations; and about 99.7% are within three standard deviations. This fact is known as the 68–95–99.7 (empirical) rule, or the 3-sigma rule.
표준 편차 및 범위
정규 분포에서 도출된 값의 약 68%는 평균에서 1표준편차 σ 이내, 약 95%는 2표준편차 이내, 약 99.7%는 3표준편차 이내에 있습니다.[6] 이 사실을 68-95-99.7(경험적) 규칙 또는 3-시그마 규칙이라고 한다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution
The Empirical Rule
For all normal distributions, 68.2% of the observations will appear within plus or minus one standard deviation of the mean; 95.4% will fall within +/- two standard deviations; and 99.7% within +/- three standard deviations.
This fact is sometimes called the "empirical rule," a heuristic that describes where most of the data in a normal distribution will appear. Data falling outside three standard deviations ("3-sigma") would signify rare occurrences.
모든 정규 분포의 경우, 관측값의 68.2%는 평균의 플러스 또는 마이너스 1표준편차 내에, 95.4%는 +/- 2표준편차 내에, 99.7%는 +/- 3표준편차 내에 나타난다.
이 사실을 '경험적 규칙'이라고도 하며, 정규 분포에서 대부분의 데이터가 어디에 나타나는지 설명하는 휴리스틱입니다. 3표준편차('3-시그마')를 벗어나는 데이터는 드문 경우를 의미한다.
https://www.investopedia.com/terms/n/normaldistribution.asp
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