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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<big><ymath>$$ \frac{dx}{dz} = \sigma $$</ymath></big> | <big><ymath>$$ \frac{dx}{dz} = \sigma $$</ymath></big> | ||
になるので、zで置換した積分の式に<ymath>$ \frac{dx}{dz}$</ymath>を掛けるのが置換積分ですから、以下のようになります。 | になるので、zで置換した積分の式に<ymath>$ \frac{dx}{dz}$</ymath>を掛けるのが置換積分ですから、以下のようになります。 | ||
| − | <big><ymath>$$ \sigma^2 \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} \cdot \ | + | <big><ymath>$$ \sigma^2 \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} \cdot \textcolor{red}{ \sigma } \textcolor{black}{ \cdot \int^{\infty}_{-\infty}-z e^{-\frac{z^{2}}{2}}\cdot dz } $$</ymath></big> |
なので、 | なので、 | ||
<big><ymath>$$ \sigma^2 \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \cdot (\int^{\infty}_{-\infty}-z e^{-\frac{z^{2}}{2}}\cdot dz $$</ymath></big> | <big><ymath>$$ \sigma^2 \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \cdot (\int^{\infty}_{-\infty}-z e^{-\frac{z^{2}}{2}}\cdot dz $$</ymath></big> | ||
