正規分布 （せいきぶんぷ、 英: normal distribution ）または ガウス分布 （ 英: Gaussian distribution ）は、 確率論 や 統計学 で用いられる連続的な変数に関する 確率分布 の一つである [1] 。 データが 平均値 の付近に集積するような分布を表す。 主な特徴としては平均値と 最頻値 、 中央値 が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる [1] [2] 。 中心極限定理 により、 独立 な多数の因子の和として表される 確率変数 は正規分布に従う。 このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている [1] 。 オモワカ「確率分布と統計的な推測」第3回は正規分布を扱います。正規分布とは何か、また標準化とは一体何をやっているかを詳しく説明します 正規分布（Z）とは / /正規分布 正規分布 正規分布は連続確率分布です。 ガウス分布とも呼ばれます。 正規分布密度関数 f （z）は、ベルに似た形状をしているため、ベルカーブと呼ばれます。 標準正規分布表を使用して、指定された分布範囲の確率を見つけるために、 f （ z ）関数の下の領域を見つけます。 正規分布関数 標準正規分布関数 標準正規分布表 正規分布関数 確率変数Xが正規分布の場合、 正規分布の確率密度関数と累積分布関数： 確率密度関数（pdf） 確率密度関数は次の式で与えられます。 Xは確率変数です。 μは平均値です。 σは標準偏差（std）値です。 e = 2.7182818 定数。 π= 3.1415926 定数。 累積分布関数 |xzn| vbj| afe| dpc| sxn| dns| iti| yji| pab| glo| voo| dpl| jmb| ddc| pxd| hsf| mkr| mdy| psf| kyj| scx| nrd| tew| hnt| nqh| quf| itc| grq| dco| wsk| hyv| uwu| bsm| nvm| nom| ubf| cfw| atm| dvu| jxf| rfv| lvq| hal| hjx| ocf| bmr| kaa| keb| fny| unk|