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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(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)
(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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 まずは分散<ymath>$ \sigma^2 $</ymath>が式の中で影響して、グラフにおいてもなんらかの役割が働かないといけません。なので<ymath>$ N = \sigma^2 $</ymath>にしたらどうなるのか?ということを考えます。
 
 まずは分散<ymath>$ \sigma^2 $</ymath>が式の中で影響して、グラフにおいてもなんらかの役割が働かないといけません。なので<ymath>$ N = \sigma^2 $</ymath>にしたらどうなるのか?ということを考えます。
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 この場合、σが大きくなるほどグラフの広がりが小さくなり頂点の位置が高くなるような感じになってしまいます。データが分散するイメージとは逆になります。なので、逆数の<ymath>$ \frac{1}{\sigma^2} $</ymath>を掛けます。あとは結果的に出てくる<ymath>$ \frac{1}{2} $</ymath>だけがどこからやってきたのか?を考えるだけですが、これがナカナカ凡人の自分にはわからない。
  
 
== '''<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>''' ==

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