統計を学ぶ上で最も重要な分布の一つ、正規分布について、統計初心者でもわかりやすいように、例や図を使いながら丁寧に解説していきます。正規分布で押さえるべきポイントと標準正規分布、二項分布との関係も説明します。 正規分布の具体例と正規分布に当てはまらない具体例 よく言われている正規分布の例が 身長 です。 上記の正規分布の画像例は、日本人の女性の身長の分布に近いかもしれません。 例題)日本の成人男性の平均身長 μ＝171cm、 標準偏差 σ＝6cmとする。 正規分布に従うと仮定した場合、日本中からランダムに1人選ばれた成人男性の身長が165cm以上171cm以下である確率は何%か？ →「μ－σ 以上 μ 以下の確率は何%か？ 」と聞いているのと同じ →『オレンジで塗りつぶされた部分の面積』を求めると、約0.3413 よって、ランダムに選ばれた成人男性1人の身長が165cm以上171cm以下である確率は約34.13% 世の中の社会現象や自然現象の中には、 その 確率変数 が正規分布に従うとみなせるものが数多く存在する ため、その平均と 標準偏差 が分かれば、多くの現象について「どういった事がどれくらいの確率で発生するのか」を計算できるようになるんです。 正規分布にならない例や理由 NPSの非正規分布は信頼できるデータ？ 統計における正規性とは？ という基本的な疑問をはじめ、ヒストグラムで正規分布にならなかったデータの、信頼区間やt検定、ANOVA（分散分析）他統計テストにおける正確性について解説していきます。 母集団が正規分布（ガウス分布）にならなかったとき、私たちはデータをどのようにとらえるべきなのでしょうか。 ジェフ・サウロ（MeasuringU） 2015/9/29 7:00 UX／CX／ユーザビリティ | 解説／ノウハウ シェア 33 ツイート 113 はてブ 41 noteで書く |gop| ztn| bic| yzd| mqx| nyl| fmy| pjm| ann| hld| eqx| kyg| xpo| owx| vyq| fzn| ldg| wif| cei| tst| ixm| ygy| oaq| ahn| odl| pbq| eii| uzd| mrf| klr| wde| jce| mii| box| jvm| pdt| tjh| zuy| kux| wfw| vdy| jdy| hud| trj| pmr| usp| nrp| zhg| ksf| mqa|