Distribusi Gaussian

Distribusi Gaussian, atau distribusi normal, adalah salah satu distribusi probabilitas yang paling umum dalam statistik. Ini digunakan untuk memodelkan berbagai fenomena seperti tinggi badan manusia, suhu udara, kesalahan pengukuran, dan banyak lainnya.

Distribusi normal digambarkan oleh dua parameter: ekspektasi matematis (μ) dan deviasi standar (σ). Ekspektasi matematis menentukan pusat distribusi, dan deviasi standar menentukan penyebarannya.

Secara grafis, distribusi normal direpresentasikan sebagai kurva berbentuk lonceng, simetris terhadap ekspektasi matematis. Kurva ini memiliki kekhasan - sebagian besar nilai terkonsentrasi di sekitar ekspektasi matematis, dan nilai yang terletak pada jarak tertentu darinya menjadi semakin kecil kemungkinannya.

Distribusi normal adalah dasar dari banyak metode dan model statistik, seperti uji-t, analisis varians, dan regresi linier. Hal ini juga banyak digunakan dalam fisika, ekonomi, teknik dan bidang ilmu lainnya.

Ciri penting dari distribusi normal adalah signifikansinya. Artinya banyak fenomena acak yang terjadi di dunia nyata dapat digambarkan dengan menggunakan distribusi normal. Selain itu, banyak metode dan model statistik yang beroperasi berdasarkan asumsi normalitas data.

Meskipun populer, distribusi normal tidak bersifat universal dan tidak selalu merupakan pilihan terbaik untuk pemodelan data. Misalnya, distribusi normal tidak cocok untuk memodelkan data yang sangat miring atau memiliki ekor yang berat.

Singkatnya, distribusi Gaussian, atau distribusi normal, adalah salah satu distribusi probabilitas yang paling penting dan banyak digunakan dalam statistik dan bidang ilmu lainnya. Signifikansinya terletak pada kenyataan bahwa ia menjadi dasar bagi banyak metode dan model statistik, dan juga dapat digunakan untuk memodelkan berbagai fenomena acak di dunia nyata.