11 個のキーワードで学ぶ統計学入門 9 / 正規分布 (の確率密度函数)

  • Calculator の場合:

構文: normPdf(x, 平均, 標準偏差)
(Pdf は probability density function)
実行結果:
f:id:ti-nspire:20180510064814p:plain:w300 f:id:ti-nspire:20180510064840p:plain:w300
 

  • Nspired Lua で実行する場合:
function normPdf(x, mean, sigma)
   --return math.eval("normPdf("..x..","..mean..","..sigma..")")
   return math.eval(string.format("normPdf(%s, %s, %s)", x, mean, sigma))
end

xlist = {}
ylist = {}
function on.resize()
   for i = -5, 5, 1/8 do
      xlist[#xlist+1] = i
      ylist[#ylist+1] = normPdf(i,0,1)
   end
   var.store("xlist", xlist)
   var.store("ylist", ylist)
end

実行結果:
f:id:ti-nspire:20180510071834p:plain:h200 f:id:ti-nspire:20180510071904p:plain:h200
 

  • Lua だけで組む場合:
function normPdf(x, mean, sigma)
   local n = math.exp(-((x - mean)^2 / (2 * sigma^2)))
   return n / math.sqrt(2 * math.pi * sigma^2)
end

for i = -5, 5, 1/8 do
   print(i, normPdf(i,0,1))
end

実行結果:
f:id:ti-nspire:20180510072222p:plain
―――――――――――――――――――――――――――――――――
Wolfram の場合:
構文: PDF[NormalDistribution[平均, 標準偏差], x]

normPdf[x_,mean_,sigma_]:=PDF[NormalDistribution[mean, sigma], x];
From=-5;
To=5;
Step = 1/8;
points=Table[{x,normPdf[x,0,1]},{x,From,To,Step}];
ListPlot[points,PlotStyle->{Red,PointSize[Medium]}]

実行結果:
f:id:ti-nspire:20180510074538p:plain:w400
―――――――――――――――――――――――――――――――――
Excel の場合:
構文: NORM.DIST(x, 平均, 標準偏差, FALSE)
実行結果:
f:id:ti-nspire:20180510075534p:plain:w400

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