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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<ymath> $ \sigma^2=\overline{\text{x}^{2}} -\overline{\text{x}}^{2} $</ymath>が成り立つことについての確認として、4つのデータ<ymath>$ x =$</ymath>個別のデータ変数<ymath>${a,b,c,d} $</ymath>においては | <ymath> $ \sigma^2=\overline{\text{x}^{2}} -\overline{\text{x}}^{2} $</ymath>が成り立つことについての確認として、4つのデータ<ymath>$ x =$</ymath>個別のデータ変数<ymath>${a,b,c,d} $</ymath>においては | ||
| − | <big><ymath>$$ xの平均値 \overline{x} = \frac{ | + | <big><ymath>$$ xの平均値 \overline{x} = \frac{ b+b+c+d}{4} $$</ymath></big> |
個別のデータを2乗したものを平均化する | 個別のデータを2乗したものを平均化する | ||
<big><ymath>$$ x^2の平均値 \overline{x^2} = \frac{\unicode{x0061}^2+b ^2 +c ^2 +d ^2}{4} $$</ymath> </big> | <big><ymath>$$ x^2の平均値 \overline{x^2} = \frac{\unicode{x0061}^2+b ^2 +c ^2 +d ^2}{4} $$</ymath> </big> | ||
