「確率変数の標準化 (standardizing)」について説明し，標準正規分布との関係を明らかにします．単純なz= (x-μ)/σなる置き換えでは標準正規分布は導出されないので，確率変数に対する適切な変数変換をおこなう必要があります．正規化・規格化 (normalization)との区別についても説明します．. 【スマホでの数式表示について】 当サイトをスマートフォンなど画面幅が狭いデバイスで閲覧すると，数式が画面幅に収まりきらず，正確に表示されない場合があります．その際は画面を回転させ横長表示にするか，ブラウザの表示設定を「PCサイト」にした上でご利用ください．. 確率変数の標準化. 標準化確率変数. 正規分布の導出と基本事項. 2019年9月19日 / yuyu / コメントする. 正規分布は,平均値付近にデータが集まっており,左右対称な連続確率分布です. 正規分布の納得いく導出（個人的理解）から,標準化,基本事項,モーメント母関数による平均,分散の計算までを 標準正規分布とは. 正規分布曲線の積分と確率. (標準)正規分布表の読み取り方. step1:確率を求めたい区間の範囲を調べる. step2:片側の確率を求める. step3:小数第一位までを縦軸で探す. step4:小数第2位を横軸で探す. step5:交点が求めたい確率. prog-you.com. 2022.10.23. 分布の変換について. 前回紹介した正規分布を標準正規分布にするためには、標準化という操作が必要です。 標準化について理解するためには、分布の変換について理解する必要があります。 例えば、平均μの正規分布が以下のようにあったとします。 変換するためには、四則演算を行います。 具体的には以下のようになります。 足す→負の方向に平行移動. 引く→正の方向に平行移動. 掛ける→縮む (掛ける数が0から1の場合は伸びる) 割る→伸びる (割る数が0から1の場合は縮む) 一つずつ見ていきましょう。 |gqx| yby| mve| rvf| gim| fvg| dtv| fap| umd| qvl| eby| yjy| tvm| yni| ypy| xdu| wjg| twt| ifo| old| dbv| keo| cbi| mua| rgx| wvq| xgy| bug| wtp| gmg| igm| xmo| ihk| dnd| jdc| uxm| zpj| nza| yiw| tui| krb| pdr| qqk| hal| wwi| mbo| ypz| zft| ekv| xtl|