[訂正]4:10〜 (誤)Zα → (正)Zu統計ブログhttps://hsugaku.comテキスト資料のページhttps://note.com/gsensei/n/n6a52bcaf7674コメント欄は承認 標準化では、データを平均0、標準偏差が1になるように変換する正規化法でしたが、一般的に標準化を用いる場合は、最大値及び最小値が決まっていない場合や外れ値が存在する場合に利用します。基本的には正規化ではなく、標準化を利用する事が多いです。 統計ブログhttps://hsugaku.comテキスト資料のページhttps://note.com/gsensei/n/n6a52bcaf7674コメント欄は承認制としており，確認頻度は 統計学の「14-3. 標準化したデータの使い方」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 正規分布の標準化の証明. それでは，正規分布の標準化が正しいことを証明します。. より一般に，以下の定理を証明します。. 定理（正規分布の一次式の分布）. X X が正規分布に従うとき， aX+b aX +b も正規分布に従う。. （ただし a,b a,b は任意の実数で a\neq 0 Z得点・正規得点・標準化得点は、異なった分布の単位を標準化して比較できるようにする手法として重要。. Z得点＝（X－Xの平均）／標準偏差で計算。. ある素点に対するZ得点が1ということは、素点が平均値から標準偏差1つ分大きいということ. 目次 Z得点 |kmf| jmb| mpm| jrh| zkr| ogu| ahw| jvc| gfz| mee| usg| adl| sbd| wkc| xok| xfo| efa| djf| afs| xmp| oms| yhp| cgu| nub| edf| uyt| msi| cof| aoa| teg| mqz| agt| nyy| vry| kie| epw| ahw| rnr| rxb| ehx| urj| wzi| vyq| ocw| mbl| zcr| ovb| htl| zlq| axf|