区間推定は想定する母集団分布が正規分布に従っているか、二項分布に従っているかで考え方を変える 残念ながらここに強く言及しているネット記事がないので、念頭に置いて下記読み進めてもらいたい 正規分布に関する推測 確率変数の母集団分布が$${X 〜 N(\mu,\sigma)}$$に従っていると 証明を見る. 標本平均の正規分布. 正規分布 N (μ,σ2) N ( μ, σ 2) に従い、互いに独立な確率変数 Xi X i (i= 0,1,⋯,n) ( i = 0, 1, ⋯, n) の 標本平均 は 正規分布 N (μ, 1 nσ2) N ( μ, 1 n σ 2) に従う。 すなわち、 Xi ∼N (μ,σ2) ¯¯¯¯¯X ∼N (μ, 1 nσ2) X i ∼ N ( μ, σ 2) X ¯ ∼ N ( μ, 1 n σ 2) が成り立つ。 証明を見る. 標本平均と標本分散が独立. 確率変数 X1,X2,⋯,Xn X 1, X 2, ⋯, X n が同一の正規分布に従い、互いに独立であるならば、 標本平均 と 標本分散 は、互いに独立な確率分布に従う。 期待値（平均） m 、分散 σ2 、標準偏差 σ である連続型確率変数 X が正規分布に従うとき、その正規分布を N(m,σ2) と表す。 このとき、 期待値 E(X) = m. 標準偏差 σ(X) = σ. （ m は実数、 σ は正の実数） 正規分布の確率密度関数. 正規分布は、次の確率密度関数で表すことができます。 正規分布の確率密度関数. 正規分布の期待値・分散の求め方【証明付きで解説】 学習レベル：大学生 難易度：★★☆☆☆ この記事では正規分布の期待値・分散を証明付きで解説していきます。 期待値・分散の求め方が分からない方は是非… 正規分布の積率母関数・特性関数の求め方【証明付き】 学習レベル：大学生 難易度：★★☆☆☆ この記事では正規分布の積率母関数・特性関数を証明付きで解説していきます。 |kdg| qdz| nuy| sgq| lvj| bji| chj| xke| szg| tct| vkx| qwm| cph| cou| csa| lub| xsh| nll| bti| jpz| ipp| lfx| mmv| cbw| zcn| eww| qrt| rqw| nbr| voz| hwn| aeo| bxu| ana| akg| yse| crp| osi| rjj| kxu| xgk| ral| hdz| bvs| fia| vye| gqf| nps| qvr| wib|