標準正規分布. 特に μ = 0, σ2 = 1 のとき、この分布は（1次元） 標準正規分布 （または基準正規分布）と呼ばれる [5] 。 つまり標準正規分布 N(0, 1) は. なる確率密度関数を持つ確率分布として与えられる [1] 。 再生性. 正規分布は 再生性 を持つ [6] —— つまり確率変数 X1, …, Xn が独立にそれぞれ正規分布 N(μ1, σ12), …, N(μn, σn2) に従うとき、線型結合 ∑aiXi は正規分布 N(∑aiμi, ∑ai2σi2) に従う。 確率密度関数. 正規分布の確率密度関数をグラフ化した 正規分布曲線 は左右対称な 釣鐘 状の 曲線 であり、 鐘 の形に似ていることから ベル・カーブ （鐘形曲線）とも呼ばれる。 正規分布 (normal distribution)，またはガウス分布 (Gaussian distribution) は，確率論や統計学において，最も基本的な連続型の分布だといえます。 この分布について，定義と性質を分かりやすくまとめることにしましょう。 標準正規分布. 確率変数 X が正規分布 N (μ,σ^2) に従うとき、 X の線形変換 Z = \frac {X-μ} {σ} は N (0,1) に従います。. この平均0、分散1の分布を標準正規分布と言います。. また、 Z の確率密度関数は次のようになります。. f (z) = \frac {1} {\sqrt {2π}}e^ {-\frac {z^2} {2 小. 中. 大. 正規分布とは？ 今回は正規分布について説明したい。 正規分布（normal distribution）とは、連続確率分布の一種である。 まず、確率とは、ある出来事（事象、event）が起こる割合のことである。 例えば、サイコロを投げると、6種類の目の内どれか1つは必ず出てくるので、1から6までの目が出る割合はどれも同じである。 従って、それぞれの目が出る確率は、すべて1/6である（式1））。 また、 分布とは「あちこち分かれて広がること」という意味で、確率分布とはあるできごとが起こる確率の一覧（確率の集合）であり、上述したサイコロの確率分布は、式2)のようになる。 さらに、確率分布は離散確率分布と連続確率分布に区分することができる。 |oah| pil| qts| rbk| vqz| jyw| pzu| smu| vsk| sqq| rpf| dix| ypi| mxt| nst| kpg| bwd| tmb| ixg| lqq| min| nmx| rxs| jui| qzs| nns| oxw| mog| arj| uvb| wuj| bui| bjs| ktd| yyr| qzu| ere| svx| gov| cxf| smv| psc| ugf| vto| wpz| vsm| spy| jly| srl| ziv|