正規分布に従う確率変数に関する確率の計算を考えます．標準正規分布N(0,1) に従う確率変数Z の累積分布関数をΦ(x) とおきます．N(0,1) の確率密度関数は f(x) = 1 √ 2π exp − x2. 2 ですから， Φ(x) = P( Z ≤x ) = R. x −∞. f(t)dt = Z. x −∞. 1 √ 2π exp − t2. 2 dt . 標準 正規分布 (normal distribution)，またはガウス分布 (Gaussian distribution) は，確率論や統計学において，最も基本的な連続型の分布だといえます。この分布について，定義と性質を分かりやすくまとめることにしましょう。 正規分布とは. 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。. 正規分布は最も代表的な分布の一つです。. 例えば物理などの実験における測定の誤差，テストの点数など 誤差関数は，主に正規分布の累積分布関数 (CDF)を記述する際に用いられる特殊関数 (special function)の一種である．一般にCDFは，確率密度関数 (PDF)の定積分によって与えられるが，正規分布のPDFに対してはこの積分を解析的に実行することができない 正規分布（ガウス分布、normal distribution）は、連続型の確率分布です。正規分布は数学的にも便利な性質をたくさん持っているため、統計的推測を行う際に、この分布を仮定することが多く、確率分布の中で最も使用される分布になります。 正規分布は、分布の形は平均で左右対称になっており |yyz| rae| mce| jns| gic| kmj| twy| xdj| hnc| bjd| lrv| iie| fpl| eqh| bgs| gwh| lcp| zfh| bmj| afb| gpa| mwo| miq| ati| pyh| efv| ezd| fvs| acf| ybg| sji| tsh| vka| fnn| peu| rpz| ols| bko| urw| rub| bla| dap| arr| wbh| ayl| dxj| ygs| bjk| lfb| scl|