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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| − | 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} $</ymath>だけがどこからやってきたのか？を考えるだけですが、これがナカナカ凡人の自分にはわからない。 | + | この場合、σが大きくなるほどグラフの広がりが小さくなり頂点の位置が高くなるような感じになってしまいます。データが分散するイメージとは逆になります。なので、逆数の<ymath>$ \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} $</ymath>だけがどこからやってきたのか？を考えるだけですが、これがナカナカ凡人の自分にはわからない。<ymath>$ \frac{1}{2\sigma^2} $</ymath>と<ymath>$ \frac{1}{\sigma^2} $</ymath>とで比べると2で割ってる方が広がりが大きめになります。じゃなんで2で割ってる方が使われてるの？ここが、とても重要なポイントで、データの分散値以内になる確率が面積から求められるための調整がされています。さすがにここは感覚的な議論ではなく、計算に基づいて決められいそうです。 |
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| + | さてさて、これってどうやって調べればいいの？と思ったのが自分でして、いろいろインターネットにある正規分布の確率密度の導出に関わる文献をいろいろと調べましたが、明確な答えを見つけ出すことが出来ませんでした。もうちょっと調べてみよかな。 | ||
== '''<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>''' == | ||
