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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| 132行: | 132行: | ||
<big><ymath>$$ xの平均値 \overline{x} = \frac{ b+b+c+d}{4} $$</ymath></big> | <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>$$ |
| + | \begin{align} | ||
| + | x^2の平均値 \overline{x^2} = \frac{\unicode{x0061}^2+b ^2 +c ^2 +d ^2}{4} | ||
| + | \end{align} | ||
| + | $$</ymath> </big> | ||
分散は個別のデータと平均値を引いたモノについてそれぞれ和にしたものをデータ数で割ったモノと定義されていますから、 | 分散は個別のデータと平均値を引いたモノについてそれぞれ和にしたものをデータ数で割ったモノと定義されていますから、 | ||
<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>$$ xの分散 \sigma^2 = \frac{(a-\overline{x})^2+ (b-\overline{x})^2 + (c-\overline{x})^2 + (d-\overline{x})^2}{4} $$</ymath> </big> | ||
