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) |
||
| 183行: | 183行: | ||
<big><ymath>$$ E[\text{X}] = \int x \cdot f(x) \cdot dx $$</ymath></big> | <big><ymath>$$ E[\text{X}] = \int x \cdot f(x) \cdot dx $$</ymath></big> | ||
で、データ<ymath>$ x $</ymath>を確率密度関数にかけるとデータ<ymath>$ x $</ymath>の平均値が算出できるので、<ymath>$ x^2 $</ymath>を確率密度関数にかけるとデータ<ymath>$ x^2 $</ymath>の平均値が算出できると言えます。そのことをグラフで確認したのが以下のグラフでプログラムで積分した値はデータを<ymath>$ x^2 $</ymath>したときの平均値になっています。 | で、データ<ymath>$ x $</ymath>を確率密度関数にかけるとデータ<ymath>$ x $</ymath>の平均値が算出できるので、<ymath>$ x^2 $</ymath>を確率密度関数にかけるとデータ<ymath>$ x^2 $</ymath>の平均値が算出できると言えます。そのことをグラフで確認したのが以下のグラフでプログラムで積分した値はデータを<ymath>$ x^2 $</ymath>したときの平均値になっています。 | ||
| + | |||
| + | |||
| + | [[ファイル:Zsigma1NormalDistdz z-vs-z x z Mu 0 hatch Edit.png |650px | | |確率密度timesXvsX^2average0]] | ||
| + | [[ファイル:Zsigma1NormalDistdz z-vs-z x z Mu 2 hatch fit edit.png |650px | | |確率密度timesXvsX^2average0]] | ||
