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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| − | とイメージだけでは怪しいので、確率密度関数に<ymath>$ (x - \mu)^2 $</ymath>をかけたモノを積分するだけで分散が求まるのか、ここでも確認をしてみたいと思います。分散はデータを2乗したものの平均から平均値\overline{\text{x}^{2}} -\overline{\text{x}}^{2}を引くことで求めることができます。ここで\overline{\text{x}}は全部のデータ<ymath>$ \text{x} $</ymath>に対するの平均を意味します。オーバーラインの下にあるモノに対しての平均になります。 | + | とイメージだけでは怪しいので、確率密度関数に<ymath>$ (x - \mu)^2 $</ymath>をかけたモノを積分するだけで分散が求まるのか、ここでも確認をしてみたいと思います。分散はデータを2乗したものの平均から平均値<ymath> $ \overline{\text{x}^{2}} -\overline{\text{x}}^{2} $ </ymath>を引くことで求めることができます。ここで<ymath>$ \overline{\text{x}} $ </ymath>は全部のデータ<ymath>$ \text{x} $</ymath>に対するの平均を意味します。オーバーラインの下にあるモノに対しての平均になります。 |
