절단 정규분포 생성기와 시각화

절단 정규분포란?

절단 정규분포는 a≤X≤b 같은 범위 안에 머무르도록 조건을 둔 정규분포입니다. 유계 정규분포 또는 절단 가우시안이라고도 합니다.

• 0 이상 값, 0~100 점수, 0~1 범위의 확률형 값, 꼬리 영역 표본 추출에 사용할 수 있습니다.
• 절단은 평균과 분산을 바꾸며 경계 근처의 형태도 달라질 수 있습니다.

이 도구는 역 CDF 방식을 사용해 극단적인 절단에서도 느린 거절 표본추출을 피합니다.

의료·금융·법률처럼 중요한 판단에는 학습용 참고로만 쓰고, 최종 판단은 적절한 전문 자료로 확인하세요. 개인정보 입력은 필요하지 않습니다.

프리셋

실용적인 프리셋을 선택하세요. 적용 후 값을 조정할 수 있습니다.

Tip: presets are meant as starting points.

이 도구 사용법

정규 모델이 유용하지만 하한이나 상한 밖의 값이 불가능할 때 사용합니다.

3단계로 사용하기

1. 원래 정규분포의 평균과 표준편차를 정한 뒤 절단 하한과 상한을 설정합니다.
2. 표본을 생성하고 히스토그램을 절단 후 평균, 분산, 유지 질량과 비교합니다.
3. 한 번에 한쪽 경계만 움직여 변화가 절단 때문인지 원래 정규분포 파라미터 때문인지 분리합니다.

결과 읽기

표시되는 평균과 분산은 원래 정규분포가 아니라 절단된 분포의 값입니다. 유지 질량은 원래 분포 중 두 경계 사이에 남는 비율을 나타냅니다.

경계 확인

• 유지 질량이 작으면 절단이 강하고 평균이 크게 이동할 수 있습니다.
• 클리핑된 정규분포와 진짜 절단 정규분포는 같은 모델이 아닙니다.
• 경계를 바꾼 효과와 표준편차를 바꾼 효과를 구분하세요.

자주 묻는 질문

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