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
提供: yonewiki
(→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) |
||
| 79行: | 79行: | ||
<ymath><!--$ \tcdegree\tccelsius\tcperthousand\tcmu\tcohm $--></ymath> | <ymath><!--$ \tcdegree\tccelsius\tcperthousand\tcmu\tcohm $--></ymath> | ||
| − | + | ここで、確率密度の関数の積分と確率密度関数と平均値<span>(</span>期待値<span>)</span>、分散の関係を纏めておきます。平均値と期待値はよく似ている表現ですが、期待値にはゆくゆくはそうなるだろうという収束する着地点を表し、平均値は過去の実際のデータが示す値をひらたくした値という意味合いが強いです。ここでは厳密な使い分けをせず使っています。え？こういう時って平均値じゃなくて期待値って単語をつかうんじゃね？とか、そういうのは本来の意味を理解した上で個々人で変換して下さい。こちらとして、どっちかの意味であるかを厳密にする必要がある場合は単語を使う前にことわりを入れます。え？それって間違った表現もしますって宣言しているんじゃね？とか思ったでしょう。そういうことです。でも時々、意味は違うんで意識します。くらいの感じです。え？それってやばくね。このページの正確さやばくね？まぁね。やばいね。 | |
