SciPy で正規分布を生成する - Qiita
確率分布の重要性については以前に強調してきた通りですが、その中でも特に正規分布は最も重要な分布と考えられます。 正規分布とは 観測する点の分布を増やしていくと期待値と分散が以下の値に近づくとき、正規曲線が描かれます。 この正規曲線を密度関数とするような分布を 正規分布 (Normal distribution) と言います。 いままでよく出てきた N(μ, σ^2) という正規分布の表現は、期待値が μ 、分散が σ^2 (標準偏差の二乗) に一致することを指します。 正規分布の重要性 前述した通り、正規分布はそれを仮定する場面が最も多いと言える分布です。 まず自然現象や社会現象には正規分布に従うと考えられるものがきわめて多数存在します。 また、漸近理論でも説明しましたが、大きな数を扱うときはその分布は正規分布に限りなく近似していきます。忘れた方はもう一度、中心極限定理を思い出しましょう。
正規分布 - Wikipedia
正規分布（せいきぶんぷ、英: normal distribution）またはガウス分布（英: Gaussian distribution）は、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである[1]。データが平均の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる[1][2]。 中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている[1]。 たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。 正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数学
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