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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(→■正規分布の確率密度を算出する式の作り方) |
(→分散値を求める式から確率密度関数に平均値変数と分散値変数を含めた積分して1になる係数をもつ式を求める) |
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まで求めてました。積分して1になるちょうど良い膨らみの係数を求めることです。 | まで求めてました。積分して1になるちょうど良い膨らみの係数を求めることです。 | ||
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| + | でも、これって求めるのってガウスさん位の奇才でないと思いつかないことなんです。どうなっていたら都合がいいのか？その数学の魔術師の才能の考え方の一部がここまで説明してきた確率密度関数から平均値を求めることであったり、確率密度関数から分散値を求めることに適しているようなNという係数なのです。どちらかというとネイピア数つまりエクスポーネンシャルeの右上に記述されているNを優先的に決めて、それに対応するものがeの手前のNにも関わってくるということになります。 | ||
== '''<span style= "background: #3f17ff; color: #ffffff; font-weight: bold;border-radius: 3px; padding: 10px; width: 100%; display: inline-block;">アンダーラインCSSのサンプル<span style = "'Meiryo', 'ヒラギノ角ゴ Pro W3 ', 'ＭＳ Ｐゴシック', ' Osaka', sans-serif; font-style: normal; !important"></span> <span style = "'Meiryo', 'ヒラギノ角ゴ Pro W3 ', 'ＭＳ Ｐゴシック', ' Osaka', sans-serif; font-style: normal; !important">[蛍光ペンを模した形式]</span><span style = "'Meiryo', 'ヒラギノ角ゴ Pro W3 ', 'ＭＳ Ｐゴシック', ' Osaka', sans-serif; font-style: normal; !important"></span></span>''' == | == '''<span style= "background: #3f17ff; color: #ffffff; font-weight: bold;border-radius: 3px; padding: 10px; width: 100%; display: inline-block;">アンダーラインCSSのサンプル<span style = "'Meiryo', 'ヒラギノ角ゴ Pro W3 ', 'ＭＳ Ｐゴシック', ' Osaka', sans-serif; font-style: normal; !important"></span> <span style = "'Meiryo', 'ヒラギノ角ゴ Pro W3 ', 'ＭＳ Ｐゴシック', ' Osaka', sans-serif; font-style: normal; !important">[蛍光ペンを模した形式]</span><span style = "'Meiryo', 'ヒラギノ角ゴ Pro W3 ', 'ＭＳ Ｐゴシック', ' Osaka', sans-serif; font-style: normal; !important"></span></span>''' == | ||
