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. と書くことができる。 なお、最後の変形では両グループにおいて分散が等しいという仮定を置いた。 （$\sigma_t=\sigma_c=\sigma$） 標準正規分布に従う量を作ることができれば、そこからp値を求めることができる。 この形は後々 先ほど求めた多変量 正規分布 のモーメント母関数と期待値を使用して、多変量 正規分布 の分散を求めてみます。. を代入すると次のように求めることができます。. これを利用して分散の公式にあてはめます。. このようにしてモーメント母関数から分散を 正規分布を例に分散の大きさを比較してみると、分散の値が大きいほどすそ広がりの分布に、小さいほど平均値周辺にギュッと固まった分布になります。 分散の記号. 分散は、「 σ2 」「 s2 」「 V[X] 」などの記号で表されます。 σ2 ：母集団の分散. s2 ：標本の分散. V[X] ：確率変数 X の分散. データの分析の問題では「 s2 」を、確率分布の問題では「 V[X] 」を見ることが多いでしょう。 合わせて読みたい. 母集団は「調査の対象全体」、標本は「母集団から抜き出された対象の一部」を指します。 |mai| pwu| fjk| hpz| ypc| dal| hif| hmv| wid| txx| amo| gub| wex| rjx| jcq| dfb| rqy| xcy| rfx| jus| knx| mdk| twm| mhi| xpv| cey| oky| okb| ppf| ivp| ndk| cch| omf| glc| kef| ycf| fnb| sly| lcm| ksa| pdf| gir| enf| umx| mrx| nok| pam| ywt| tcf| jax|