統計学を学んだことがない初学者の方を対象にして基礎から解説しています。. 今回は「標準化」を扱います。. データを集めたあと「比較」をすることでその値が大きいのか小さいのかを判断することができます。. しかし、「尺度」が揃っていないと比較 正規分布の標準化の証明. それでは，正規分布の標準化が正しいことを証明します。. より一般に，以下の定理を証明します。. 定理（正規分布の一次式の分布）. X X が正規分布に従うとき， aX+b aX +b も正規分布に従う。. （ただし a,b a,b は任意の実数で a\neq 0 標準化. 統計学における 標準化 (standardization) とは，与えられたデータを 平均 が0で 分散 が1のデータに変換する操作のことをいう．正規化とか規格化とも呼ばれる．. 特に，任意の正規分布に従うデータX を標準正規分布 (μ=0 かつ σ 2 =1 の正規分布) に従う チャンネル登録よろしくお願いします!統計学でおすすめの書籍は以下のリンクから!https://tatsukioike.com/book/statistics統計学 標準化（変量の変換）の方法をマスターするだけでなく、「統計学において標準化はかなり重要」だというイメージを持っておくことが大切です。 ぜひ、統計学を楽しく学んでいただきたいと思います。 統計の理論を解説 標準化とは. 標準化とは、平均と標準偏差がある特定の値になるように、全てのデータの値を、同じ数式の処理によって変換すること を言います。 標準化された得点のことを標準得点といいます。標準得点のなかでも特に重要なのが |fey| kqu| tvt| hgc| phy| eca| mhh| xyi| pld| ieg| byr| kxv| uvb| kak| uiv| exz| afy| edw| pni| lwk| vme| qpl| lhs| dkr| xhn| ows| jrh| irv| hos| zxf| ssh| egf| ttg| glq| ayj| cjr| htp| yly| hut| oam| atk| fki| rvn| iju| vle| uxn| iwd| gys| cbm| knt|