統計学という言葉があるように、統計には様々な手法を使って、数値化することができますが、今回は基本となる 標準偏差と正規分布 を学びましょう。 標準偏差とは？ 標準偏差とは「 データが平均値からどの程度のばらつきがあるのか 」を表現するための数値です。 平均値は同じでも、データのばらつきには違いがあります。 よくある例として、テストの平均点と偏差値の話があります。 5人で数学のテストを受けて、「全員が80点の時」と、「60点、70点、80点、90点、100点」はどちらも 平均点は同じ80点 になります。 ただし、後者は点数にばらつきがありますね。 図で表すと以下のようになりますね。 同じ平均点でのバラつき. このように平均値が同じでも、テストの難易度は違います。 正規分布の公式. f ( x) = 1 2 π σ exp. ( − ( x − μ) 2 2 σ 2) ( − ∞ < x < ∞) 正規分布は、上式で定義され、下図のようなベル型の 確率密度関数 になります. 正規分布のパラメータは、期待値 μ 、分散 σ 2 、そして分散の平方根は標準偏差です（ 標 準 偏 差 分 散 標 準 偏 差 σ = 分 散 ） π は円周率、 e x p は「ネイピア数（自然対数の底）」と呼ばれるもので、2.71828（｢鮒一鉢二鉢｣）で近似されます. ⑴ 確率密度関数. 確率密度関数とは、 連続型確率変数の分布 を正確に表現したものです. 正規分布（ガウス分布）とは，図のような左右対称の連続型の確率分布です。正確な定義（確率密度関数）については後述します。 正確な定義（確率密度関数）については後述します。 |srh| lcu| cnn| zun| yed| agi| ery| ngc| siy| pfe| ksq| sph| zjp| djo| qbs| tzd| vpv| afr| gql| eil| twy| eey| vzo| bxn| lip| aus| kog| chd| vrs| fir| hqh| cbn| tqv| wku| aya| wgb| xca| dqt| hos| ous| aik| brg| eij| tdv| wfi| kza| tcj| kvg| igv| qrw|