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
(→作りたい関数の方針〜求めるべき係数) |
|||
| 66行: | 66行: | ||
| − | [[ネイピア数のマイナスx乗の2乗の積分]] | + | [[ネイピア数のマイナスx乗の2乗の積分]]の記事にて、その証明を記載します。後でなりますが…今のところは積分の公式だと思ってください。この公式も掘り下げて考え始めると加減乗除くらいしか出来ない人からすると、理解するのに3時間はかかると思います。 |
| − | + | さてさて、証明を理解したとして、<ymath>$ (1) $</ymath>の式の両辺に<ymath>$ \sqrt{\frac{\mathrm{N}}{\pi}} $</ymath>を掛けて | |
<big> <ymath>\[ \int \sqrt{\frac{\mathstrut \mathrm{N}}{\mathstrut\pi}} e^{-\mathrm{N}x^2} \cdot dx = \sqrt{\frac{\mathstrut\pi}{\mathstrut \mathrm{N}}}\sqrt{\frac{\mathstrut \mathrm{N}}{\mathstrut \pi}}= 1 \]</ymath> </big> | <big> <ymath>\[ \int \sqrt{\frac{\mathstrut \mathrm{N}}{\mathstrut\pi}} e^{-\mathrm{N}x^2} \cdot dx = \sqrt{\frac{\mathstrut\pi}{\mathstrut \mathrm{N}}}\sqrt{\frac{\mathstrut \mathrm{N}}{\mathstrut \pi}}= 1 \]</ymath> </big> | ||
