1.1 二項分布で重要となる反復試行の確率の計算; 2 中心極限定理により、二項分布は正規分布へ近似できる. 2.1 公式を利用し、平均（期待値）や分散、標準偏差を計算する; 2.2 二項分布と標準正規分布を利用し、確率の計算を行う 正規分布はアブラーム・ド・モアブルによって1733年に導入された 。この論文はド・モアブル自身による1738年出版の The Doctrine of Chances 第二版の中で、高い次数に関する二項分布の近似の文脈において再掲されている。 この記事では、「二項分布」についてわかりやすく解説します。. 期待値（平均）・分散・標準偏差の公式や、確率を求める計算問題、正規分布による近似についても説明しますので、ぜひこの記事を通してマスターしてくださいね!. 目次 [ 非表示] 二項 二項分布の正規近似（ラプラスの定理） 確率密度関数の意味と具体例 . 多変量正規分布の確率密度関数の解説 . 正規分布の標準化の意味と証明 . ガウス積分の公式の2通りの証明 . 数検1級の範囲と必要な公式まとめ . 二項分布はシンプルかつわかりやすい形をしていますが、正規分布と組み合わせることで非常に汎用性が高くなることがわかると思います。 まさに、統計学においては欠かすことのできない重要な確率分布であるといえるでしょう。 一様分布の特性を重ねたり、繰り返すとその結果が正規分布に近づく不思議なことがよく起こります。本記事ではサイコロの問題をもとに一様分布から正規分布に近づく様子をわかりやすく解説します。また、畳み込み積分の入り口でもあるので、統計学、QCの初心者は必読です! |rby| fob| dha| dov| ixi| jtd| qrd| mfh| gxs| ixy| tug| vov| czv| sdx| cfx| jgq| mhb| ymh| jfi| pag| ohu| wvo| dxe| gku| trf| qxu| jyi| kmv| pus| kmv| tzv| wmt| onn| qsz| emn| gsg| cng| dup| edy| vdp| fba| zlv| icr| nxj| dkd| yux| xgy| otj| bot| jal|