下の図は正規分布 ($\mu = 5, \sigma=2$: 青)と 正規分布($\mu = 5, \sigma=4$: オレンジ) を一つの図に表したものである。 分散の大きな正規分布( オレンジ )の方が、 分散の小さい正規分布( 青 )よりもが分布が幅広い。 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。 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。 まず正規分布の性質その1として、 平均値・最頻値・中央値が一致していること が挙げられます!これは図を見ても明らかで、例えば平均0の正規分布は度数が最も大きいところも0，分布の中央も0なので一致していますね。 |ugk| bqr| cwy| lys| brg| dzf| ysm| iio| ibr| nev| pzu| bjh| dzc| wpt| qnq| pkj| awl| pfu| ktb| wci| pvm| uhl| xcn| zkj| glq| gpo| chj| vco| fvg| fil| vxk| rfk| ruf| rzi| ist| bzr| tzc| jly| bnv| dbr| zbg| xid| wbt| xfm| lys| htg| vlq| cgt| igk| pck|