August 2015
Intermediate to advanced
272 pages
5h 46m
Japanese
Content preview from Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門
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64
5 章 分布をモデル化する
図
5-4
正規モデルと比較した出生時体重の
CDF
正規分布は、このデータセットに対して適切なモデルですから、対象の分布を
2
つ
の数値、μ＝
7.28
とσ＝
1.24
で要約しても、結果の誤差（モデルとデータの差）が
小さいのです。
10
パーセンタイル値より下の範囲ではデータとモデルに差が見られます。正規分
布から推測されるよりも体重の軽い新生児が多いのです。早産児の研究に興味がある
のなら、この部分について正しく解釈することが重要になるでしょう。もしかすると
正規分布によるモデル化が適切ではないのかもしれません。
5.3
正規確率プロット
指数分布やその他の分布では、データがこれらの解析分布モデルに従っているかど
うか確認するための簡単な変換式がありました。
正規分布については、そのような変換式はありませんが、代わりに正規確率プロッ
ト（
normal probability plot
）と呼ばれる方法があります。正規確率プロットを生成
するには、困難な方法と容易な方法の
2
種類があります。困難な方法に興味があるな
ら、
https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_probability_plot
を読んでください。次
に示すのは、やさしい方法です。
CDF
出生時体重
モデル
データ
出生時体重（ポンド）
65
65
5.3 正規確率プロット
1.
標本の値をソートする。
2.
μ＝
0
、σ＝
1
の正規分布から、元の標本と同じサイズの無作為標本を生成
しソートする。
3.
元の標本のソートした値を縦軸に、生成した乱数値を横軸にプロットする。 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
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I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.