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) |
(→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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になるはずでこれに<ymath>$ \color{red}{ E[\mathrm{X}^2]} \color{black}{- E[\mathrm{X}]^2 =} \color{red}{(\sigma^2+\mu^2)} \color{black}{ - \mu^2 = \sigma^2} $</ymath>となる予定だったんすけど<ymath> $ \sqrt{2\pi}\sigma $</ymath>でσが一個、分母に余計に残った。おかしいなと思って他のサイト見てみたら他のサイトではしれっとσが消えてるとこもありました。神戸大学の人の文献のようです。神戸大学の人の文献では自信をもってσが分母から消えているので、計算は合っているのかもしれないが、自分のわからない理論で消えているのは確かだ。わからない。困った。こんなん考えてるの自分らくらいなので、なかなか自分の計算を助けてくれる文献には出会えない。残念だけど、暫く保留だな。所詮は放送大学卒の頭脳ってことだな。解ける人は解いてみて下さい。[http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/higuchi/ 神戸大学 樋口教授のノート] > > >平成24年度後期の講義ノート<span>(</span>notes for 2012 autumn<span>)</span> > > > 確率論1 <span>(</span> Probability 1 <span>)</span>, 微分積分学2 <span>(</span> bibun-sekibun-gaku <span>)</span> > > >[http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/higuchi/h24kogi/12prob1-5.pdf 11月2日講義ノート] の3ページ目から4ページ目にまたがるところが、自分の謎な部分。 | になるはずでこれに<ymath>$ \color{red}{ E[\mathrm{X}^2]} \color{black}{- E[\mathrm{X}]^2 =} \color{red}{(\sigma^2+\mu^2)} \color{black}{ - \mu^2 = \sigma^2} $</ymath>となる予定だったんすけど<ymath> $ \sqrt{2\pi}\sigma $</ymath>でσが一個、分母に余計に残った。おかしいなと思って他のサイト見てみたら他のサイトではしれっとσが消えてるとこもありました。神戸大学の人の文献のようです。神戸大学の人の文献では自信をもってσが分母から消えているので、計算は合っているのかもしれないが、自分のわからない理論で消えているのは確かだ。わからない。困った。こんなん考えてるの自分らくらいなので、なかなか自分の計算を助けてくれる文献には出会えない。残念だけど、暫く保留だな。所詮は放送大学卒の頭脳ってことだな。解ける人は解いてみて下さい。[http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/higuchi/ 神戸大学 樋口教授のノート] > > >平成24年度後期の講義ノート<span>(</span>notes for 2012 autumn<span>)</span> > > > 確率論1 <span>(</span> Probability 1 <span>)</span>, 微分積分学2 <span>(</span> bibun-sekibun-gaku <span>)</span> > > >[http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/higuchi/h24kogi/12prob1-5.pdf 11月2日講義ノート] の3ページ目から4ページ目にまたがるところが、自分の謎な部分。 | ||
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| + | あ。一晩寝て、気付きました。さすが神戸大学の教授。間違ってるわけがないと思って真剣に上記のNoteを読み込んで、気付きました。置換積分をしているんだということを忘れていました。σはそこから出てきて約分されてきえているに違いないと思ったのです。 | ||
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| + | 置換積分の公式は | ||
| + | <big><ymath>$$ \int f(x) \cdot dx= \int f(g(t))\frac{dx}{dt}\cdot dt $$</ymath></big> | ||
しゅん…。 | しゅん…。 | ||
