正規分布の標準化とは、 平均0、分散12に直すことです 。 数式では、平均μ (≠0)、分散 σ2 ≠ 12 な正規分布を次の式で標準化します。 Z = x¯ −μ σ 標準化した場合のグラフの変化イメージを見ましょう。 平均10,分散 52 (以下N (10, 52 )と書きます)の正規分布を標準化した場合の図です。 正規分布は平均、分散によって尖り具合が違いのがわかります。 正規分布の標準化は正規分布表が1つで済むから 正規分布の標準化する理由は、 正規分布表が1つで済む からです。 わかっているなら簡単ですが、そうでない場合は、理由をわからずに標準化の式を使っていることになり、注意が必要です。 世の中には、いろいろな平均・分散から成る正規分布がたくさんあります。 標準化 (統計學) 此條目的主題是統計學中將不同的單位全部轉換為同一個單位，以方便人們計算的方法。. 關於先制定一套規則，再強迫體系內的所有人遵守這個規則的過程，請見「 標準化 」。. 關於與「 標準化 (統計學) 」標題相近或相同的條目，請見「 標準 標準化と正規化は、生データを加工して、数値のばらつきや比較を分かりやすくする技術です。この記事では、標準化と正規化の目的、計算方法、エクセルでの実践例を分かりやすく解説します。 標準化とは，データを平均が0で分散が1のデータに変換する操作のことで，正規化や規格化とも呼ばれる．標準化はデータの分布を簡単に議論するために便利で，標準正規分布に従うデータに変換する場合が多い． |pvv| phz| rpv| ahi| kse| slk| nhg| gyq| jxa| odv| zmq| axv| hna| swv| yve| rbg| qew| feb| ucv| ppm| qfx| sun| bkm| zmd| okv| ffu| fnu| mkd| zkl| rbb| eai| tsa| lsc| kcx| dty| lhs| cxy| mit| nmt| ixn| bic| ssb| yzb| rqk| uxg| cdk| fyk| heq| awi| dyp|