Statistics/T-Distribution をテンプレートにして作成

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*t分布 Students T-Distribution ~ ***t分布の定義 //#image(https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/t... //&scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:T distribut... n個の確率変数 &mathjax( x_1, x_2,・・x_n); がすべて独立で... #mathjax( t = \frac{\bar{x} -μ}{ \frac{s}{\sqrt{n}}} ) -&mathjax(\bar{x});：標本平均 -&mathjax(μ);：母平均 -&mathjax(s);：不偏標準偏差（母集団の推定値）&mathjax(s =... -&mathjax(n);：サンプルサイズ（データ数） ~ ***t分布の特徴 -t分布は、正規分布と同様に左右対称の形状をしていて、標準... -標準正規分布 &mathjax(N(0,1));はパラメータなしに一意に定... -t の確率分布から、母平均 &mathjax(μ);の確率分布を求める... -t分布は、標本サイズが小さい場合や、母標準偏差がわからな... -標本サイズが大きくなると、t分布は正規分布に似てきます。 ~ ***描画例 以下、Python の統計関数（SciPy.stats）を使って自由度 1, 3... #image(T-Distribution.jpg,right,40%) # ライブラリの読み込み import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # データ列の準備(-3 ~ 3 の間で100個) x = np.linspace(-3, 3, 100) # t分布関数グラフの描画 for df in range(1, 6, 2): t = stats.t.pdf(x, df) plt.plot(x, t, label=f"df={df}") # 正規分布関数グラフの描画 n = stats.norm.pdf(x) plt.plot(x,n, label=f"normal") # 凡例を表示 plt.legend() ~ ~ ~ ~

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*t分布 Students T-Distribution ~ ***t分布の定義 //#image(https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/t... //&scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:T distribut... n個の確率変数 &mathjax( x_1, x_2,・・x_n); がすべて独立で... #mathjax( t = \frac{\bar{x} -μ}{ \frac{s}{\sqrt{n}}} ) -&mathjax(\bar{x});：標本平均 -&mathjax(μ);：母平均 -&mathjax(s);：不偏標準偏差（母集団の推定値）&mathjax(s =... -&mathjax(n);：サンプルサイズ（データ数） ~ ***t分布の特徴 -t分布は、正規分布と同様に左右対称の形状をしていて、標準... -標準正規分布 &mathjax(N(0,1));はパラメータなしに一意に定... -t の確率分布から、母平均 &mathjax(μ);の確率分布を求める... -t分布は、標本サイズが小さい場合や、母標準偏差がわからな... -標本サイズが大きくなると、t分布は正規分布に似てきます。 ~ ***描画例 以下、Python の統計関数（SciPy.stats）を使って自由度 1, 3... #image(T-Distribution.jpg,right,40%) # ライブラリの読み込み import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # データ列の準備(-3 ~ 3 の間で100個) x = np.linspace(-3, 3, 100) # t分布関数グラフの描画 for df in range(1, 6, 2): t = stats.t.pdf(x, df) plt.plot(x, t, label=f"df={df}") # 正規分布関数グラフの描画 n = stats.norm.pdf(x) plt.plot(x,n, label=f"normal") # 凡例を表示 plt.legend() ~ ~ ~ ~

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