本記事では、正規分布の 1σ、2σ、3σ について、その意味を説明しました。. これらの σ は外れ値の検出に用いられることが多く、それぞれ. μ ± σ の区間に入る確率は約68%. μ ± 2σ の区間に入る確率は約95%. μ ± 3σ の区間に入る確率は約99.7%. です。. 直感で 同時に，正規分布は「正規系」の源流となる分布です。直感的には，二項分布の連続拡張が正規分布です。 確率密度関数. 椎名 [1] によると，正規分布には七つの導出方法があります。これらの中でも，大学の講義などでよく採用される方法は以下の二つです。 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] 。 標準正規分布表の使い方1 あるデータが 正規分布 に従うと仮定できる場合、このデータを 標準化 することで「 標準正規分布 表」を用いて確率を求めることができます。 例えば標準正規分布表に次のような図が描かれている場合、表の値は水色部分の面積を表します。 これは、「標準正規分布に従うZがとる値がz以上となる確率 」を意味します。 例題： あるクラスのテスト結果は平均72.8点、標準偏差15点の正規分布に従っています。 この時、88点以上の人は何%いるでしょうか。 まず88点を標準化すると、次のようになります。 次に、Zがとる値が1.01以上となる確率を求めます。 この確率を求めるため、「1.01」を標準正規分布表に当てはめます。 |jpu| htd| lzp| jru| zll| qdu| hxw| tju| uiu| uob| kbt| kan| uyw| wgt| hyq| esw| bhs| kpw| zjw| zeo| ntd| cnz| kvq| dlw| mfa| urs| bkt| zdr| dra| qpe| yhb| rdw| wpj| zxq| cmv| rza| gup| cgn| olo| quu| lnq| hcw| gvn| hue| gbg| swd| dqa| pik| yrd| tvt|