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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(→求めるべき係数の算出の前に〜確率密度関数から考える期待値・平均値と分散値について) |
(→■正規分布の確率密度を算出する式の作り方) |
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===<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>=== | ||
==== 作りたい関数の方針〜求めるべき係数 ==== | ==== 作りたい関数の方針〜求めるべき係数 ==== | ||
| + | <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。 | ||
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| + | {| style = "width: 100%;" | ||
| + | | style= "background-color: #f2f6ff; white-space:nowrap; padding:5px; border: dotted 1px black; border-radius: 10px;" | <big><ymath>$$ f( x) \ =\ \frac{1}{\sqrt{2\pi } \sigma }\exp^{-\frac{1}{2\sigma } (x-\mu )^{2}} $$ </ymath> </big> | ||
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| + | この項目ではこの確率密度関数をpythonを使いつつ理解しようとすることを目指します。 | ||
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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、 | 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、 | ||
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しばらくは工事中で、この説明に必要な数式を試す場所として利用します)。 | しばらくは工事中で、この説明に必要な数式を試す場所として利用します)。 | ||
