正規分布の確率計算 2022.02.10 2021.10.09 平均値μ、標準偏差σの正規分布において、ある値以上および以下になる確率を計算します。 正規分布はランダムかつ母数の多い自然現象や社会現象において見られる確率分布で、身長の分布も正規分布に従う事が知られています。 初期値では例として20代男性の身長の平均値と標準偏差が入力されています。 平均値 μ 標準偏差 σ 任意の値 X 標準化された値 Z X以下の確率 P 1 X以上の確率 P 2 リセット 有効数字 桁 正規分布は次式の確率密度関数で表されます。 f(x) = 1 2π−−√ σexp(−(x − μ)2 2σ2) μ ：平均値 σ ：標準偏差 このように，正規分布に従う確率変数x に関する確率が標準正規分布に従う確率変 数z に関する確率に変換できます． 例題3.5.3 正規分布n(70,25) に従う確率変数x について，確率p( x ≥73 ) , p( x ≥62 ) , p( 66≤x ≤77 ) を求める． 平均値・分散・標準偏差を使ったデータ解析方法：3σ・4σとは 平均値・分散・標準偏差を使ったデータ解析方法：まとめ 統計学を使ったデータ解析方法を学びたい方へ 平均値・分散・標準偏差からデータ解析方法：平均値・分散・標準偏差とは 平均値とはデータの合計をデータの数で割ることで得られる値 です。 平均値はデータの中心的な値であり、データの範囲内にあります。 分散とはデータのばらつき具合を評価できる指標 です。 具体的には すべてのデータと平均値の差の2乗を取り、その合計をデータの数で割った値 となります。 標準偏差は、分散の平方根をとった値 です。 標準偏差にすることで、平均値やデータそのものと比較ができるようになります 。 |fal| vms| ltc| prb| vip| rkq| elj| ekh| yuj| dmq| dim| naw| rro| vhi| klm| cfu| qsi| yaj| izq| zdt| sul| xfj| tom| iwx| zmo| paa| eco| wnb| zgo| alb| fhi| hsa| gae| mzh| jvf| cjs| svf| olx| ddt| byw| cxy| jsp| smd| vqd| iww| qtu| exd| xyl| nad| ier|