Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門

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14 章　統計解析手法

イルを計算します。

>>> thinkstats2.EvalNormalCdfInverse(0.05, mu=90, sigma=2.5)

85.888

>>> thinkstats2.EvalNormalCdfInverse(0.95, mu=90, sigma=2.5)

94.112

実験を多数行った場合、推定

x

-

は、

90

％の時間が

(85.9, 94.1)

の範囲に入ると期待

できます。この場合も、シミュレーションで得られた結果に一致します。

14.3

 正規分布を表現する

計算を容易にするために、正規分布を表す

Normal

と呼ばれるクラスを定義して、

これまでの節に出てきた式をコード化しました。次のような内容です。

class Normal(object):

def __init__(self, mu, sigma2):

self.mu = mu

self.sigma2 = sigma2

def __str__(self):

return 'N(%g, %g)' % (self.mu, self.sigma2)

ゴリラの体重分布を表す

Normal

を次のようにインスタンス化します。

>>> dist = Normal(90, 7.5**2)

>>> dist

N(90, 56.25)

Normal

には、標本サイズ

n

を取り、式（

3

）を使って

n

個の値の和の分布を返す

Sum

があります。

def Sum(self, n):

return Normal(n * self.mu, n * self.sigma2) ...