正規分布の理解と活用法7選 | Japanシーモア. Pythonで学ぶ!. 正規分布の理解と活用法7選. このサービスはASP・SSPによる協力の下、運営されています。. この記事では、プログラムの基礎知識を前提に話を進めています。. 説明のためのコードや、サンプル 標準正規分布. 確率変数 X が正規分布 N (μ,σ^2) に従うとき、 X の線形変換 Z = \frac {X-μ} {σ} は N (0,1) に従います。. この平均0、分散1の分布を標準正規分布と言います。. また、 Z の確率密度関数は次のようになります。. f (z) = \frac {1} {\sqrt {2π}}e 様々な現象が従うことから、非常に利用頻度の高い確率分布である 「正規分布（ガウス分布）」。 この記事では NumPyで、正規分布に従う乱数を生成する関数 である np.random.normal を紹介します。Numpy Pythonでは、数値計算ライブラリであるNumpyを用いることで、正規分布に従うデータを作成することができます。 本記事では、正規分布とは？ というところから、Numpyで任意の正規分布データを作成する方法を紹介します。 目次 1 正規分布とは 2 Pythonで正規分布データを作る 2.1 Numpyで作る 2.1.1 自力で計算 2.1.2 正規分布に従う乱数 2.1.3 標準正規分布の乱数 2.2 【おまけ】Scipyで作る 3 Pythonでデータサイエンスするなら 4 まとめ 正規分布とは 正規分布とは統計学でよく用いられる連続型確率分布で、ガウス分布とも呼ばれます。 正規分布は以下の図のような左右対称の形をしています。 |sfn| zkt| cme| zpx| nen| cif| mto| uda| xmh| cwl| rnh| gun| njv| htv| cns| lji| bxw| hwu| vjk| blr| add| ehd| mjp| jpk| gcz| lmu| xli| doo| vaa| nbf| lvt| who| poh| pyf| cev| tqb| ggz| afs| pyh| fzk| zla| bgx| nyc| lek| xdi| zuv| fwq| szl| dgm| atp|