ガウス分布

ガウス分布、または正規分布は、統計学で最も一般的な確率分布の 1 つです。人間の身長、気温、測定誤差など、さまざまな現象をモデル化するために使用されます。

正規分布は、数学的期待値 (μ) と標準偏差 (σ) という 2 つのパラメーターによって記述されます。数学的期待値によって分布の中心が決まり、標準偏差によって分布の広がりが決まります。

グラフでは、正規分布は数学的期待に対して対称な釣鐘型の曲線として表されます。この曲線には特殊性があります。ほとんどの値は数学的期待値の周囲に集中し、そこから一定の距離にある値の可能性はますます低くなります。

正規分布は、t 検定、分散分析、線形回帰などの多くの統計手法やモデルの基礎です。また、物理学、経済学、工学、その他の科学分野でも広く使用されています。

正規分布の重要な特徴は、その重要性です。これは、現実世界で発生する多くのランダムな現象が正規分布を使用して説明できることを意味します。さらに、多くの統計手法やモデルはデータの正規性を前提として機能します。

正規分布は人気があるにもかかわらず、普遍的ではなく、データ モデリングに常に最適な選択肢であるとは限りません。たとえば、正規分布は、偏りが大きいデータや裾が重いデータのモデリングには適していません。

要約すると、ガウス分布、つまり正規分布は、統計やその他の科学分野で最も重要で広く使用されている確率分布の 1 つです。その重要性は、多くの統計手法やモデルの基礎であり、現実世界のさまざまなランダム現象のモデル化にも使用できるという事実にあります。