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) |
(→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) |
||
| 144行: | 144行: | ||
\end{align} | \end{align} | ||
$$</ymath> </big> | $$</ymath> </big> | ||
| − | + | 分散は個別のデータと平均値を引いたモノについて2乗して、それぞれ和にしたものをデータ数で割ったモノと定義されていますから、 | |
<big><ymath>\[ xの分散 \sigma^2 = \frac{(a-\overline{x})^2+ (b-\overline{x})^2 + (c-\overline{x})^2 + (d-\overline{x})^2}{4} \]</ymath> </big> | <big><ymath>\[ xの分散 \sigma^2 = \frac{(a-\overline{x})^2+ (b-\overline{x})^2 + (c-\overline{x})^2 + (d-\overline{x})^2}{4} \]</ymath> </big> | ||
となって、上記の2乗になっている部分を展開すると分配法則の<ymath>$ (a + b)^2 = a^2 + 2ab + b^2 $</ymath>を利用して | となって、上記の2乗になっている部分を展開すると分配法則の<ymath>$ (a + b)^2 = a^2 + 2ab + b^2 $</ymath>を利用して | ||
