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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(→作りたい関数の方針〜求めるべき係数) |
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| − | | style= "font-weight: bold; background-color: #f2f6ff; white-space:nowrap; padding:10px; border: dotted 1px black; border-radius: 10px;" | <big> <ymath>$$ | + | | style= "font-weight: bold; background-color: #f2f6ff; white-space:nowrap; padding:10px; border: dotted 1px black; border-radius: 10px;" | <big> <ymath>$$ \int e^{-\mathrm{A}x^2} \cdot dx = \sqrt{\frac{\mathstrut\pi}{\mathstrut \mathrm{A}}} \tag{1} $$</ymath> </big> |
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証明を理解したとして、<ymath>$ (1) $</ymath>の式の両辺に<ymath>$ \sqrt{\frac{\mathrm{A}}{\pi}} $</ymath>を掛けて | 証明を理解したとして、<ymath>$ (1) $</ymath>の式の両辺に<ymath>$ \sqrt{\frac{\mathrm{A}}{\pi}} $</ymath>を掛けて | ||
| − | <big> <ymath> | + | <big> <ymath>\[ \int \sqrt{\frac{\mathstrut \mathrm{B}}{\mathstrut\pi}} e^{-\mathrm{B}x^2} \cdot dx = \sqrt{\frac{\mathstrut\pi}{\mathstrut \mathrm{B}}}\sqrt{\frac{\mathstrut \mathrm{B}}{\mathstrut \pi}} = 1 \]</ymath> </big> |
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| − | <big> <ymath> | + | <big> <ymath>\[ \int \sqrt{\frac{\mathstrut \mathrm{A}}{\mathstrut \pi}} e^{-\mathrm{A}(x-\mu)^2} \cdot dx = 1 \]</ymath> </big> |
==== 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 ==== | ==== 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 ==== | ||
