『AIC (赤池情報量基準) その2 K-L情報量の経験分布による近似』

この P(x) の値は N(0,1) から値x以下の値が出る確率を表すそうです。 定義の通り、これを微分すると逆に密度関数が得られます。 また、この図の縦軸上に一様乱数を発生させ、その値に対応する横軸の値を取ると今度はN(0,1)の正規乱数が得られたりします。 ところで、ここで正規分布 N(0,1) からデータを生成させ、得られたデータの相対累積度数を求めることを考えます。 例えば正規分布 N(0,1) から -1.51, -0.54, -0.01, 0.66, 1.80 と、5個のデータが得られたとして、その相対累積度数を図に描いたのが下です。 最初の値 -1.51 のところでステップ的に値があがり、次の -0.54でまた上がり・・・という階段状の図が得られます。ここで最終的な値が1になるよう、各データ点の階段であがる値を1/5(1/データ数)としています。 この図に描かれているものが「