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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個別のデータを2乗したものを平均化する | 個別のデータを2乗したものを平均化する | ||
<big><ymath>$$ x^2の平均値 \overline{x^2} = \frac{a^2+b ^2 +c ^2 +d ^2}{4} $$</ymath> </big> | <big><ymath>$$ x^2の平均値 \overline{x^2} = \frac{a^2+b ^2 +c ^2 +d ^2}{4} $$</ymath> </big> | ||
| − | <big><ymath>$$ | + | <big><ymath>$$ xの分散 \sigma^2 = \frac{(a-\overline{x})^2+ (b-\overline{x})^2 + (c-\overline{x})^2 + (d-\overline{x})^2}{4} $$</ymath> </big> |
| + | <big><ymath>$$ <span style="color:rgba(0,0,0,0);"xの分散 \sigma^2</span> = \frac{(a^2-2a\overline{x}+\overline{x}^2) + (b^2-2b\overline{x}+\overline{x}^2) + (c^2-2c\overline{x}+\overline{x}^2) + (d^2-2d\overline{x}+\overline{x}^2)}{4} </ymath> </big> | ||
| + | <big><ymath>$$ xの分散 \sigma^2 = \frac{a^2+b^2+c^2+d^2+(-2a\overline{x})+(-2b\overline{x})+(-2c\overline{x})+(-2d\overline{x})+\overline{x}^2 +\overline{x}^2 +\overline{x}^2 +\overline{x}^2}{4} $$</ymath> </big> | ||
