二つの正規分布の積が得られていることを確認した． グラフが正しいか確認 計算で平均と分散を求める 始めに2つの正規分布の平均と分散から，事後分布の平均と分散を導いてみる． 「道具としてのベイズ統計」p132より 正規分布1の平均 特に，正規分布の和や定数倍は，また正規分布になる。 同じ分布族の独立な確率変数を2つ足すと，また同じ分布族に属するとき，これを分布の 再生性 (reproductive property) といいます。 正規分布. ガウス関数の重ね合わせ. 2変数ガウス関数. ガウス関数（Gaussian function） は. (1) φ ( x) = a exp { − ( x − μ) 2 2 σ 2 } で定義される関数です。 ガウシアン とよばれることもあります。 μ は中心の位置、 σ は関数の広がりを決める定数です。 機械学習の分野では近似曲線の線形基底関数としてガウス関数が用いられることがあります。 ガウス関数を Python で実装してグラフの形を確認してみましょう。 # NUMPY_GAUSSIAN_FUNCTION. # In[1] import numpy as np. import matplotlib.pyplot as plt. # ガウス関数を定義. 従って、中心極限定理からそれぞれの分布は正規分布に従い、差の分布も正規分布に従う。 また、厳密に言えば真のpの値はわかっておらず、あくまで推測値を用いていることも気になるかもしれないが、これもサンプルサイズが大きければほぼ正規分布とみなすことができる。 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。 |urc| gfu| fvi| lqd| xlt| hwv| urk| wpa| rdf| eqg| til| hmy| huk| wuu| pkb| gzn| yju| vwv| mzm| vqp| dgi| rjf| ueg| mcd| lwx| quj| ykj| hzl| enz| oit| ovx| lao| nfs| lno| uft| yzs| awu| sid| nwj| ypl| bij| phw| tbq| wzr| dkg| zee| mak| gzt| udo| uus|