Python matplotlibを使って学ぶ統計処理 正規分布 新しいページはコチラ
提供: yonewiki
(→■正規分布の確率密度を算出する式の作り方) |
(→■正規分布の確率密度を算出する式の作り方) |
||
16行: | 16行: | ||
2.両端で限りなく0に近づくようにすること。 | 2.両端で限りなく0に近づくようにすること。 | ||
− | 3.<ymath>$ f( x) $</ymath> | + | 3.<ymath>$ \int ^{\infty }_{-\infty } f( x) $</ymath>で積分すると1になる。 |
+ | |||
+ | 上記のようなことをみたす関数を考えると<ymath>$ a^{-x{2}} $</tmath>のような関数であれば急激に0に近づく関数として適切であることが、予想できます。さらに積分して1にする必要があるため、積分が簡単なように冪乗の底となる<ymath>$ a $</ymath>を積分しやすいように考えられたネイピア数<ymath>$ e $</ymath>を底とするために、<ymath>$ a = e^{\log_e a} $</ymath> | ||
<span style= "background: linear-gradient(transparent 70%, #c1e0ff 70%);">確率密度関数</span>は以下のように定義されます。 | <span style= "background: linear-gradient(transparent 70%, #c1e0ff 70%);">確率密度関数</span>は以下のように定義されます。 | ||