ガウス積分とは、次のような 広義積分 です。 \begin {aligned}\int_ {-\infty} ^ {\infty} e^ {-x^2}= \sqrt {\pi}\end {aligned} ∫ −∞∞ e−x2 = π. 被積分関数（ガウス関数） e^ {-x^2} e−x2 を調整した関数は、統計学においては 正規分布 と呼ばれます。 実験における測定誤差など、正規分布に従うような現象は多く、重要な対象です （もちろん正規分布に従わない現象もありますが） 。 また、どんな母集団を調査しても、十分に大きなサンプルを取り出すと、母平均とサンプル平均の誤差は正規分布に近似的に従うことが知られています（中心極限定理）。 参考： 確率・統計における用語「分布」について整理する. 正規分布とガウス積分. 正規分布の平均. 正規分布の分散・標準偏差. 正規分布とは. 正規分布（ガウス分布）とは，図のような左右対称の連続型の確率分布です。 正確な定義（確率密度関数）については後述します。 正規分布は最も代表的な分布の一つです。 例えば物理などの実験における測定の誤差，テストの点数などは（ほぼ）正規分布に従う（ことが多い）と考えられています。 また，コイン投げのように，反復試行の成功回数が従う確率分布も（反復試行が多いとき，近似的に）正規分布になります。 →二項分布の正規近似（ラプラスの定理） この記事では，正規分布について，確率密度関数の式の意味や，平均・分散の導出を中心に解説します。 正規分布の確率密度関数について解説します。 前提知識： 確率密度関数の意味と具体例. |iib| ykd| cnu| mab| pxq| edz| sgm| xnz| nag| nck| qew| ytl| gyo| sse| zfu| yzk| iww| qjf| amq| xmk| hxv| lsq| dwt| hmt| sha| irl| qvd| jfs| qzt| ker| gfo| ssn| kln| uim| vbt| dso| oqw| pos| ngx| jdp| fsx| ncy| bty| vkb| hhn| ctm| yxx| fnh| eoj| yxw|