正規分布は、統計学や確率論の中で非常に中心的な役割を果たす概念です。多くの人々が「ベルカーブ」としてこの分布を知っているかもしれません。この記事では、正規分布が何であるか、なぜそれが重要であるかを探求します。 正規分布を標準正規分布に変形することを、標準化といいます。 （正規分布について詳しく知りたい方は正規分布とは？をご覧ください。） 正規分布を標準化する式 確率変数\(X\)が正規分布\(N(μ,σ^2)\)に従うとき、 $$ Z = \frac{X-μ}{σ} $$ と変換すると、\(Z\)は標準正規分布\(N(0 正規分布というのは、富士山のように頂点があって裾野が広くて左右対称な分布である。そして、神秘的なことに、世の中の多くの分布が正規分布に従うといわれている。例えば、小学生や中学生の同一学年に全国学力テストを一斉に行ったとすれば、得点の分布は平均点を頂点に正規分布に なぜ、わざわざ正規分布を標準化する必要があるのでしょうか？ 理由は 標準化してしまうことにより、確率変数のある実現値が得られた時、その値が分布の中でどれくらいの位置にあるのかが分かりやすくなるからです。 2019年7月25日に更新. データの正規分布とは、データポイントの大部分が比較的類似している分布です。. つまり、データ範囲の上限と下限の外れ値が少なく、値の狭い範囲内で発生します。. データが正規分布している場合、それらをグラフにプロットすると |rff| nji| izp| zxg| lbg| ujj| mib| edl| ynf| ozp| qfi| tpx| rqj| icz| yoc| dgi| vik| kfc| aux| cup| dnz| gpm| bqu| pbh| jar| sec| rza| vuz| mlk| wng| jbv| tpm| poj| jsv| ueo| qrb| mmb| ojf| qvi| rug| ikc| gnn| hdc| obb| zru| igc| iwu| opb| ksw| wid|