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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+ | 上記のような表現をした時の<ymath>$ A $</ymath>を究明することが確率密度関数を見つけることになります。 | ||
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+ | ところで、 | ||
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+ | <ymath>$ \int e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}$</ymath> | ||
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+ | ということが分かっていて、 | ||
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+ | <ymath>$ \int e^{-Ax^2} dx = \sqrt{\frac{\pi}{A}}$</ymath> | ||
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+ | となります。と言っても本当にそうなのかということもありますので、 | ||
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+ | [[ネイピア数のマイナスx乗の積分]]の記事にて、その証明を記載します。 | ||
<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。 | <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。 | ||