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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ここまで来たら疲れたよ。なんだか眠いんだよ状態ですが、本題にもどって、確率密度関数で表す分散値について追求しなおしましょう。要するにデータを2乗したものの平均値と平均値の2乗がわかれば、その差によって分散値が求まるのですから | ここまで来たら疲れたよ。なんだか眠いんだよ状態ですが、本題にもどって、確率密度関数で表す分散値について追求しなおしましょう。要するにデータを2乗したものの平均値と平均値の2乗がわかれば、その差によって分散値が求まるのですから | ||
− | <ymath>$ E[\overline{\text{x}^2}] $</ymath> | + | <big><ymath>$$ E[\overline{\text{x}^2}] = \int x^2 f(x) $$</ymath></big> |
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)。 |