確率・統計 · 正規分布

正規分布

正規分布N(μ, σ²)は、平均μを中心とし、標準偏差σを持つ釣鐘形の密度f(x) = exp(−(x − μ)²/(2σ²))/(σ√(2π))で表されます。どの正規曲線も標準正規曲線N(0, 1)を別の目盛りで読んだものです。z = (x − μ)/σは値を標準化した単位に変換し、2つの値の間の面積は、それぞれのzスコアだけで決まります。

この図で見る正規分布

正規分布N(μ,σ2)N(\mu, \sigma^2)に従う確率変数XXは、釣鐘形の密度を持ちます。平均μ\muが頂点の位置、標準偏差σ\sigmaが幅を決めます。XXが2つの値の間に入る確率は、その間の曲線の下の面積です。ここでは曲線の下に2種類の目盛りがあり、xxは値を、zzは標準化した単位を表します。μ\muとσ\sigmaを動かし、aaとbbに境界を置き、どちらの目盛りを画面に固定するか選べます。

密度と、すべての正規曲線を1つにそろえる標準化した単位
f(x)=1σ2π e−(x−μ)2/(2σ2),z=x−μσf(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\, e^{-(x-\mu)^2/(2\sigma^2)}, \qquad z = \frac{x-\mu}{\sigma}

なぜどの正規曲線も同じ曲線なのでしょうか。zzの目盛りを固定し、μ\muやσ\sigmaを変えてみてください。画面上の曲線は動きません。その代わり、下のxxの目盛りが移動・伸縮し、密度の目盛りの数値が変わります。境界はxxの値なので、その目盛りと一緒に動きます。塗った面積が変わるのは、境界のzzの目盛り上の位置が変わるときだけです。どの正規分布も標準正規分布N(0,1)N(0, 1)を別の目盛りで読んだものなので、P(a≤X≤b)=Φ(zb)−Φ(za)P(a \le X \le b) = \Phi(z_b) - \Phi(z_a)が成り立ちます。ここでΦ(z)\Phi(z)は、標準正規曲線の下でzzより左にある面積です。

曲線のどこにσ\sigmaが表れるのでしょうか。変曲点です。通常の目盛りでは、曲線はμ−σ\mu - \sigmaとμ+σ\mu + \sigmaの間で上に凸、その外側で下に凸です。この2つの変曲点で、接線は曲線を横切ります。形が変わらないので、平均から標準偏差のkk倍以内の面積はμ\muやσ\sigmaによらず、1倍以内が約68.27%、2倍以内が約95.45%、3倍以内が約99.73%です。

なぜ狭い曲線ほど高いのでしょうか。全体の面積が常に1だからです。「組み立て」は、標準正規曲線からの2段階を示します。μ\muまで平行移動し、横方向にσ\sigma倍すると面積はσ\sigmaになります。高さをσ\sigmaで割ると、面積は再び1です。したがって頂点の高さは1/(σ2π)1/(\sigma\sqrt{2\pi})で、σ\sigmaを半分にすると高さは2倍になります。高さは密度、つまりxxの1単位あたりの確率です。確率を表すのは面積だけです。

裾はどれほど薄いのでしょうか。通常の目盛りでは、曲線は約3σ3\sigmaの位置で軸に重なるように見えますが、決して0にはなりません。対数目盛りではlog⁡f\log fがxxの二次関数なので、曲線は上に凸の放物線になり、裾は外に行くほど急に下がります。左右を合わせた3σ3\sigmaより外側の確率は約0.270%、4σ4\sigmaより外側は約15,800分の1、6σ6\sigmaより外側は約5億700万分の1です。対数目盛りでは曲線の下の面積は確率を表さなくなるため、領域はxxの目盛り上だけに示します。

注目すること

  • 2つの試験の得点をどちらも正規分布でモデル化する場合、第2の目盛りをオンにして、それぞれの試験の得点を1つずつ比べられます。各得点には固有のzzの位置があり、右にある方が、その試験の集団内での順位が高い得点です。
  • 68–95–99.7則は正規分布の性質です。他の分布では、標準偏差のkk倍以内に入る割合は大きく異なることがあります。

操作

  • zzの目盛りを固定した状態で、xxの目盛り本体をドラッグするとμ\muを変えられます。σ\sigmaのハンドルをドラッグすると目盛りを伸縮できます。ハンドルを外側に引くと目盛りの間隔が広がり、σ\sigmaは小さくなります。
  • ドラッグできるハンドルはすべて矢印キーでも動かせます。入力した境界が表示範囲の外にある場合は、その境界が見える位置へ表示が移動します。

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