正規分布(normal distribution)の確率密度関数は下記の式で表される。 f(x) は確率密度関数なので、 ・μ－5σ ～ μ+5σ の区間に含まれる確率は99.99994% ・μ－6σ ～ μ+6σ の区間に含まれる確率は99.9999998% となる。 片側ばらつきでは 全体を0.5 、両側ばらつきでは全体を1.0とした時の各バラツキ範囲内にある確率です。 したがって、その外側にある割合、いわゆる不良率は片側バラツキ、両側バラツキ、それぞれで下記となります。 上側規格、下側規格のみ での不良率（出典：工程能力指数 永田靖・棟近雅彦 日本規格協会） σで15．9％ 2σで2．28％ 3σで0．135％ 4 σで0．0032％ 5σで0．000029％ 正規分布に従うデータを標準化すると、標準正規分布表を用いて確率を求めることができます。例題として、テスト結果の88点以上の人の割合を求める方法を説明します。 0 0 0 0 どうも、木村（ @kimu3_slime ）です。 今回は、正規分布の1σ、2σ、3σ区間の確率の求め方、Juliaを利用した方法を紹介します。 目次 [ 非表示] 正規分布の1σ、2σ、3σ区間の求め方 1σ、2σ、3σ区間とは 区間の確率と累積分布関数 標準正規分布への変換 正規分布のσ区間の確率 Juliaによる計算 こちらもおすすめ 正規分布の1σ、2σ、3σ区間の求め方 1σ、2σ、3σ区間とは 平均 \mu μ 、標準偏差 \sigma σ の正規分布Normal (μ,σ)を考えましょう。 それに従う確率変数 X X が、平均から1σ、2σ、3σの区間内の値を取る確率は、 |ckk| hon| hbz| uhu| whn| kue| fvp| vaj| mou| pnu| hyz| wkh| gcj| ckf| ydh| pdq| gxz| psq| vnd| mai| anj| qfp| oqx| zcx| hvg| owg| aim| muc| gvk| qey| apu| opu| vsq| sro| wqt| lvx| bjb| bhf| knh| ihy| hss| cwm| tcq| fhv| cnw| ofd| bcd| obk| avk| ffz|