
猫の欠伸研究室(アーカイブ) 統計の初歩(その3)……正規分布 コメント

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![\displaystyle E[X]=\int_a^{\infty} \frac{1}{1-\Phi \left( \frac{a-\mu}{\sigma} \right)}\frac{x}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}\exp \left( -\frac{\left( x - \mu \right)^2}{2\sigma^2} \right)](https://bellcurve.jp/statistics/wp-body/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-701d8ebe21c143cb62329f5e31241a86_l3.png)
\displaystyle E[X]=\int_a^{\infty} \frac{1}{1-\Phi \left( \frac{a-\mu}{\sigma} \right)}\frac{x}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}\exp \left( -\frac{\left( x - \mu \right)^2}{2\sigma^2} \right)

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Pythonで標準正規分布のグラフを作成1. 標準正規分布とは2. 自分で標準正規分布を作成3. scipyを使用4. 累積分布関数から同時エントロピーを見てみる

Excelテクニック and MS-Office recommended by PC training

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matplotlibで視覚化しながら正規確率分布モデルを作る環境やりたいこと使用ライブラリデータセット正規確率分布のプロット対数正規分布まとめ

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[matplotlib] 52. 対数正規分布データのヒストグラムに最頻値、中央値、平均値を表示

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Scaling and fitting to a log-normal distribution using a logarithmic axis in pythonUpdate
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