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) |
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となりますから、元々の式の計算結果は平均値を意味する<ymath>$ \mu $</ymath>であると言えます。確率密度関数<ymath>$ f(x) $</ymath>を<ymath>$ x $</ymath>倍したものの積分は<ymath>$ \mu $</ymath>になることが確認でき、 | となりますから、元々の式の計算結果は平均値を意味する<ymath>$ \mu $</ymath>であると言えます。確率密度関数<ymath>$ f(x) $</ymath>を<ymath>$ x $</ymath>倍したものの積分は<ymath>$ \mu $</ymath>になることが確認でき、 | ||
<big><ymath>$$ \mu = \int^{\infty}_{-\infty} x \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{1}{2\sigma^{2}}(x-\mu)^{2}}\cdot dx $$</ymath></big> | <big><ymath>$$ \mu = \int^{\infty}_{-\infty} x \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{1}{2\sigma^{2}}(x-\mu)^{2}}\cdot dx $$</ymath></big> | ||
| + | <big><ymath>$$\mu = \int x \cdot f(x) \cdot dx $$ </ymath></big> | ||
であると言えます。 | であると言えます。 | ||
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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。 | 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。 | ||
