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) |
||
| 67行: | 67行: | ||
<big> <ymath>$$ \int \sqrt{\frac{A}{\pi}} e^{-A(x-\mu)^2} dx = 1 $$</ymath> </big> | <big> <ymath>$$ \int \sqrt{\frac{A}{\pi}} e^{-A(x-\mu)^2} dx = 1 $$</ymath> </big> | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ここで、確率密度の関数の積分と確率密度関数と平均値、分散の関係を纏めておきます。 | ||
| + | |||
| + | |||
| + | {| style = "width: 100%;" | ||
| + | | style= "font-weight: bold; background-color: #f2f6ff; white-space:nowrap; padding:10px; border: dotted 1px black; border-radius: 10px;" | <big> <ymath>$$ 1 = \int f(x) dx $$ $$ \mu = x f(x) dx $$ $$ \sigma^{2} = (x-\mu)f(x)dx $$ </ymath> </big> | ||
| + | |} | ||
