１次独立，１次従属，基底，次元，核，階数
○ はじめに １次独立，１次従属は１つのベクトルがもっている性質ではなく，ベクトルの組がもっている性質である． 列ベクトルの組（もしくは行ベクトルの組）から成り立っている行列を考えると，１次独立・１次従属という性質は行列がもっている性質に対応する． ○1 簡単な例でイメージ作り (1) 例えば ，，という３つのベクトルについては， が成り立ち，ベクトルは他の２つのベクトルの１次結合で表すことができる．このときベクトルは右図１のように，２つのベクトル , で作られる平面上にある． (2) しかし，，，という３つのベクトルの場合， ベクトルは，これらの１次結合
◇正規分布◇
■はじめに 統計の基本となる最も重要な確率分布が正規分布． 正規分布の解説に登場する関数や記号が分からなくても，実際の問題は「ノリとハサミ」で切り紙・張り紙する感覚で誰でも簡単に解ける．（小数の足し算，引き算ができればよい．） ■解説（視覚的なイメージでつかむと分かりやすい）■ ○ 正規分布は，統計でしばしば登場する確率分布で，右のように「富士山型」「釣り鐘型」のグラフになる． 正規分布は，これを最初に研究したドイツの数学者の名前をとってガウス分布とも呼ばれる． ○ 期待値（平均値）がm，標準偏差がσの正規分布を表わす確率分布関数は で表わされる．特に，期待値（平均値）が0，標準偏差が1の正規分布は標準正規分布と呼ばれ，確率分布関数は になる． <実務上はこの式自体を使うことはなく，正規分布表<を使う．（正規分布表は，数学や統計の書物の巻末に付いていることが多い．手元になければ[このページ
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