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) |
||
| 10行: | 10行: | ||
===<big><big><span style= "background: #3178ff; color: #ffffff; font-weight: bold;border-radius: 3px; padding: 5px; width: 98%; display: inline-block;">■正規分布の確率密度を算出する式の作り方</span></big></big>=== | ===<big><big><span style= "background: #3178ff; color: #ffffff; font-weight: bold;border-radius: 3px; padding: 5px; width: 98%; display: inline-block;">■正規分布の確率密度を算出する式の作り方</span></big></big>=== | ||
| − | + | 確率密度の関数は以下のようなグラフになるような関数であるべきで、 | |
[[ファイル:Diagram-normal distribution.png||||作りたい関数のグラフ]] | [[ファイル:Diagram-normal distribution.png||||作りたい関数のグラフ]] | ||
| 77行: | 77行: | ||
| − | + | 確率密度関数の積分で表現する平均値は以下のようなグラフになります。 | |
| 83行: | 83行: | ||
| − | + | 確率密度関数で積分して1となる面積にデータである<ymath>$ x $</ymath>を掛ければ面積が平均値と一致します。確率密度の関数のパラメータの<ymath>$ \mu $</ymath>が<ymath>$ 0 $</ymath>であれば、分散値が大きくなっても<ymath>$ y = -x $</ymath>つまりは原点を通る<ymath>$ x $</ymath>軸に<ymath>$ 1 $</ymath>増える毎に<ymath>$ y $</ymath>が<ymath>$ −1 $</ymath>になる右下がり | |
| + | |||
| + | |||
| + | 確率密度関数の積分で表現する分散値は以下のようなグラフになります。 | ||
