確率密度関数とは？正規分布の場合を例にわかりやすく 確率密度関数は確率密度と確率変数の関係を表した関数のことを表しています。 代表的な確率密度関数といえば、 正規分布の関数がそれにあたります。 これですね。 >>>正規分布 このような場合、確率密度関数の積分（面積）によって、確率を表す方法があることを見ました。 こうした連続型確率分布の中で、最も重要なものに、 標準正規分布 (standard normal distribution) があります。 標準正規分布の次のような分布曲線になります。 きれいな山の形をしています。 この山は、 y 軸について左右対称です。 曲線の両側は x 軸に近いところで、 x 軸と接することなく、ずっと伸びています。 密度関数は f ( x) = 1 2 π e − x 2 2 になります。 が、ちょっとこの式は何なんだという感じがしますね。 これは指導要領が悪いのですが、ここに出てくる e というものは、数学IIIで登場するものです。 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。 正規分布の確率密度関数. 確率密度関数の式は、次のとおりです。 正規分布を表す記号. 平均値が$μ$、分散が$\sigma^2$である正規分布は、 ， または、 ～ ， と表記されます。 $X～$は、確率変数$X$は平均$μ$、分散が$\sigma^2$の正規分布に従うという意味です。 $N$はNormal distribution（正規分布）の頭文字です。 平均値と分散で表記されることになります。 成人男性の平均身長が170cm、分散が25cm（標準偏差5cm）とすると、 ～ ， または. ～ ， とあらわします。 分散や標準偏差については、こちらの記事を参考にしてください。 参考記事 分散と標準偏差の意味と計算方法. 世の中には正規分布するものごとが多い. |kni| hts| zob| wdz| sqg| sdo| upz| oal| ogt| ytk| efg| hty| knt| awa| rkd| pkg| gor| lub| klj| vmm| eow| hke| chk| dqg| oxr| zna| pyl| ozc| kmp| pck| pax| ggf| szh| knt| yqf| ylb| kvh| mou| fdz| mfm| uxf| iiw| nmi| zcg| igd| kuw| xea| jby| jcy| uek|