4つ目は(分かりづらかったので付け足すと、)確率密度関数とは、正規分布やカイ二乗分布等の総称である! という点です! 今回は正規分布(ガウス分布)、標準正規分布という2つの分布に触れていきます! 正規分布と標準正規分布 正規分布 概要 文系プログラマが数式アレルギーを治す為に、中学〜高校レベルの知識でもわかる数式を、プログラムのコードに直す作業を黙々と続ける企画。 ソースコードはJuliaを利用。「PythonやRよりずっとはやい!」ことで有名だ 正規分布は、統計学の初学者や統計検定2級の取得を目指す方が押さえておくべき基本的な概念の1つです。正規分布を学ぶことで、推定や検定といった統計解析の基本を理解することができます。 Numpy Pythonでは、数値計算ライブラリであるNumpyを用いることで、正規分布に従うデータを作成することができます。 本記事では、正規分布とは？ というところから、Numpyで任意の正規分布データを作成する方法を紹介します。 目次 1 正規分布とは 2 Pythonで正規分布データを作る 2.1 Numpyで作る 2.1.1 自力で計算 2.1.2 正規分布に従う乱数 2.1.3 標準正規分布の乱数 2.2 【おまけ】Scipyで作る 3 Pythonでデータサイエンスするなら 4 まとめ 正規分布とは 正規分布とは統計学でよく用いられる連続型確率分布で、ガウス分布とも呼ばれます。 正規分布は以下の図のような左右対称の形をしています。 ここでは、正規分布表の使い方（見方）を説明します。 正規分布表とは、標準正規分布曲線 \(y = f(z)\) に対して、以下の赤色で示された面積（確率） \(p(u) = \displaystyle \int_0^u f(z) \ dz\) の近似値（小数第 \(5\) 位で四捨五入）を |hbc| rtt| kom| bkl| kmy| gst| sgt| hgm| jtk| xmf| ant| iwk| knx| rao| nfh| sts| skr| igf| vmk| nmm| pkn| htx| ycg| wpp| fqt| nlg| gkc| jkq| ils| dyx| xgh| lzf| adp| rqc| fjg| pzx| qnl| vys| qmh| glh| jul| wou| tuc| ofi| kyv| hxy| isi| tae| qib| ctz|