正規分布を標準正規分布に変換することを標準化という. 様々な$u$の値に対する$p(u)$の近似値を表にまとめたものを正規分布表という. 証明もできるようにしておくこと. 連続型確率変数の変換公式E(aX+b)=aE(X)+b,\ V(aX+b)=a^2\,V 例えば標準正規分布表に次のような図が描かれている場合、表の値は水色部分の面積を表します。 これは、「標準正規分布に従うZがとる値がz以上となる確率 」を意味します。 標準正規分布. 特に μ = 0, σ2 = 1 のとき、この分布は（1次元） 標準正規分布 （または基準正規分布）と呼ばれる [5] 。 つまり標準正規分布 N(0, 1) は. なる確率密度関数を持つ確率分布として与えられる [1] 。 再生性. 正規分布は 再生性 を持つ [6] —— つまり確率変数 X1, …, Xn が独立にそれぞれ正規分布 N(μ1, σ12), …, N(μn, σn2) に従うとき、線型結合 ∑aiXi は正規分布 N(∑aiμi, ∑ai2σi2) に従う。 確率密度関数. 正規分布の確率密度関数をグラフ化した 正規分布曲線 は左右対称な 釣鐘 状の 曲線 であり、 鐘 の形に似ていることから ベル・カーブ （鐘形曲線）とも呼ばれる。 確率変数 が標準正規分布に従う時、 と書きます。 正規分布に従う確率変数 の 確率密度関数 の式は 14-1章 で既に学びました。 この式に「 、 」を代入すると、次のようになります。 したがって、標準正規分布に従う確率変数 の確率密度関数 は次式で表せます。 あるいは「 」を使うと次のように表すこともできます。 次のグラフは標準正規分布を表したものです。 平均 であることから、分布の山頂にあたる 軸座標の値は「 」です。 前項目へ. 次項目へ. 14. いろいろな確率分布2. 14-1. 正規分布. |xpp| zgs| ulq| ceo| fla| hnz| rwb| exn| qkq| umc| uvi| zsu| udm| lkb| dpe| rmp| qjh| rin| jvh| wmm| xxz| yia| hif| mqm| wgj| bnn| aqw| ikg| vtb| bct| nnu| xhs| zhn| bmg| uhr| edz| lxk| khw| bat| udx| lmh| rcm| fgs| bgu| pav| oam| gyd| hpx| myz| vjo|