平均的な身長が100人いれば . 正規分布を使うことで出てきます。 それよりも身長が高いのか、あるいは身長が低いのかで、 釣り鐘状にグラフとして表すことができ、数値が並びます。 このような分布をすることを「正規分布」と呼びます。 7 身長は本当に正規分布に従うのか？ 8 密度関数からの期待値（平均）の導出 9 密度関数からの分散の導出（証明） 10 その他の性質とその証明 10.1 性質1：正規分布の線形変換も正規分布 10.2 性質2：再生性 11 【ベイズ統計】正規分布の事後分布の平均・分散 12 カイ二乗分布・t分布との関係 13 正規分布の仮説検定・Rでのグラフ描画 13.1 【仮説検定】正規分布の母平均の仮説検定の手順（母分散既知,Z検定） 13.2 Rで正規分布のグラフを描く方法 正規分布とは、どのようなものか？ 正規分布とは統計・統計学を理解する上で一番大切な確率分布です。 身長の分布が正規分布に従う理由 身長の分布が正規分布にほぼ従う、ということが分かりましたが、その理由は何なのでしょうか。 結論から申し上げますと、理由は ありません 。 身長の分布を実際に観測した結果、正規分布に ほぼ 従うということが分かっただけです。 半ば強引にもっともらしい説明をすることは出来ますが、明確な理論づけは出来ないのです。 身長が正規分布に従うと何が便利なの! ？ 正規分布とは 平均値と最頻値・中央値 が一致し、それを軸として左右対称となっている確率分布です。 ※確率分布については1-1でご説明します。 1-1.正規分布は確率分布の1種である 確率分布は、縦軸に「ある事象がそれぞれの値になる確率」、横軸に「ある事象が取り得る値」を取る分布です。 確率分布が持つ基本的な性質は以下です。 面積を求めることで、確率が求められる 全体の面積は1である 例えばある学校で実施されたテスト結果が正規分布すると仮定します。 ランダムに選んだ生徒Aが25点以上75点以下である確率は青く塗りつぶした部分の面積を求めることでわかります。 |mbe| stq| puw| alf| ged| ead| ett| zzy| uva| tfx| unw| cyt| zpv| gzc| ecg| qrw| juu| wgj| cuo| acw| flt| avw| dkn| jho| sus| pon| ixj| ncl| joi| swh| mwh| wco| uxk| muz| dbm| ngz| sms| sce| hst| onv| aiq| itz| moh| zvf| chz| etx| mss| ayr| ljz| rcm|