인터넷을 좀 하신 분들이라면, 세상은 정규분포 라는 말을 한번쯤은 들으셨을겁니다. 짤방으로도 유명하죠. 이 현상을 수학적으로 유식하게 말하자면 중심 극한 정리 라고 합니다. 1강에서 확률의 정의 언급할때 나온 수학자 라플라스의 정의를 빌리자면, 수많은 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n 이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리입니다. 어렵게 들리지만, 저번에 했던 부루마불 시뮬레이션으로 돌아가 봅시다. 주사위 하나를 굴릴때, 모든 눈의 확률은 1/6 으로 동일했습니다. 하지만, 주사위 두개를 굴리는 순간 분포가 어떻게 변했나요? 7이 가장 많이 나오는 정규분포 표로 변했던 걸 기억하실 겁니다. 주사위의 눈들은 상호간에 영향을 주지 않는 독립 확률을 따르는데, 두개만 굴려도 정규분포 표로 변하는..
