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
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(→■正規分布の確率密度を算出する式の作り方) |
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３．<ymath>$ \int ^{\infty }_{-\infty } f( x) $</ymath>で積分すると1になる。 | ３．<ymath>$ \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} $</ymath> | + | 上記のようなことをみたす関数を考えると<ymath>$ 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>のような式を使うようにします。 |
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<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。 | ||
