返信先:@E1ku_5clame1正規分布は、基準化(標準化)さえ覚えれば、得点源にしかならんので、頑張って欲しい所です。 X～N(μ,σ^2)なら、Xからμを引いてσで割れば標準正規分布になるね！ 正規分布表から確率も簡単に求まるね！ 覚えるのはこれだけ。 Kpてのは、Xの値を標準化したらどんな値になるの？ってを示しただけです。

基礎から学ぶ 統計学 4〜5章）終了。 キーワード 備忘録↓ 標本平均 標本分散 標本標準偏差 自由度の意味 正規分布（ガウス分布） 確率密度 パラメトリック統計 標準化 定理1.標本平均の確率分布 定理2.中心極限定理 定理3.正規分布の再生性 定理4.標準平均の差の確率分布

社会統計学入門 第04回勉強中 標準化した値と統計数値表でどうして確率が求まるのかを、置換積分を使って説明してくれる身近な統計はとてもありがたい 身近な統計と社会統計学入門は併用することで理解がさらに深まる気がする

#統計 数学的には確率変数列について異なる収束の概念を多数定義できますが、統計学入門の段階で重要なのは、 確率変数Zₙが従う__分布__がn→∞でどのように振る舞うか です。例えば、大数の法則は分布が1点に集中して行くことで、中心極限定理は分布の標準化が標準正規分布に近付くことです。 x.com/genkuroki/stat…

確率変数、正規分布、標準化、完全につかんだ。

返信先:@Canbe_BBLXがN(μ,σ)に従う = 確率変数Xの期待値がμ → E[X] = μ E[Z]は変数変換したあとの確率変数Zの期待値 V[X]は確率変数Xの分散 (平均と期待値はほぼ同義的に用いられるが、分布には平均、確率変数には期待値が用いられやすい) なので、標準化云々の話もそう

返信先:@Canbe_BBLZの意味は標準化であり、標準正規分布N(0,1)の方が都合良いから変換している 厳密にはz = (x - μ)/σで変数変換したものが標準正規分布に従う確率密度関数であることを示すのが良いが… 期待値の線形性というのは E[aX+b]=aE[X]+bのように定数や定数係数は外に出せる性質のこと