名称 | グラフ | 説明 |
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指数関数 |
python
+matplotlib
import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt xy = [(p, math.exp(p)) for p in \ np.arange(start = - 2, stop = 2, step = 0.1)] z = [list(t) for t in zip(*xy)]; x = z[0]; y = z[1] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) plt.show() |
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逆ネルンスト | 電池の充放電曲線で現れます。 | |
確率曲線 | ||
正規分布関数 | 確率統計で多用されます。 品質管理 でも大切です。 |
種類 | 分布 | 例 | ||
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連続分布 | 🖱 正規分布 | |||
t-分布 | 母平均 の区間推定、 母平均の有意差検定 2 ) (t検定) | |||
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標本標準偏差s | |||
F-分布 | 分散の比、 母分散の有意差検定(F検定) 3 ) 実験計画法 分散分析 | |||
一様分布 | 一様乱数 | |||
対称三角分布 | ||||
ワイブル分布 | ||||
離散分布 | 超幾何分布 | |||
2項分布 | ||||
ポアソン分布 | ||||
力学 | ボルツマン分布 | マクスウェルボルツマン統計 | ||
フェルミ分布 | フェルミディラック統計 | |||
ボーズ分布 | ボーズアインシュタイン統計 |
偶然に現れる変数を確率変数と言います。 確率変数がどのような確率で現れるかを表現したものを確率分布といいます。
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