보고서 설명

파이썬을 이용하여 세 가지 확률 분포(균등 분포, 이항 분포, 정규 분포)의 엔트로피를 계산하고, 그 결과를 그래프로 시각화하는 코드를 작성하였다. 엔트로피는 불확실성을 측정하는 중요한 척도이며, 확률분포의 엔트로피를 계산하면 분포의 무질서도와 정보의 불확실성을 이해하는 데 있어 중요하다.

본문일부 및 목차

확률분포의 이해
확률분포는 무작위 변수의 가능한 값들과 각 값이 발생할 확률을 나타낸다. 이 리포트에서는 세 가지 주요 확률 분포에 대해 다룬다:

1. 균등 분포 (Uniform Distribution): 모든 가능한 결과가 동일한 확률을 가지는 분포이다. 예를 들어, 주사위 던지기에서 각 면이 나올 확률이 동일한 경우 균등 분포를 따른다.
2. 이항 분포 (Binomial Distribution): 성공 또는 실패의 두 가지 결과를 가지며, 일정한 횟수의 실험에서 성공의 횟수를 나타내는 분포이다. 예를 들어, 동전 던지기에서 앞면이 나오는 횟수를 이항 분포로 설명할 수 있다.
3. 정규 분포 (Normal Distribution): 데이터가 평균을 중심으로 대칭적으로 분포되는 종 모양의 분포이다. 이는 많은 자연현상에서 관찰되는 분포로, 예를 들어 사람들의 키나 시험 점수 등이 정규 분포를 따른다.

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