組み込み開発のためのPython · レッスン 129 / 220
正規分布の仮定を確認する
正規分布は左右対称の連続分布モデルです。測定値が正規分布に従うとは限らず、ヒストグラムやQ-Qプロットと領域知識で仮定を評価します。
正規分布は左右対称の連続分布モデルです。測定値が正規分布に従うとは限らず、ヒストグラムやQ-Qプロットと領域知識で仮定を評価します。 仕組みだけでなく、検証方法と運用上の注意も具体例で確認します。
基本の考え方
正規分布は左右対称の連続分布モデルです。測定値が正規分布に従うとは限らず、ヒストグラムやQ-Qプロットと領域知識で仮定を評価します。
安全に試すための確認
例は学習用データを使うもので、品質を保証する予測器ではありません。実データの欠損、単位、偏り、データ漏えいを確認し、テスト用データを学習中に参照しないでください。
コード例
手元のPython環境に貼り付ける前に、使用しているPythonの版と対象ライブラリの対応を確認してください。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
values = np.array([9.8, 10.0, 10.1, 10.2, 9.9])
stats.probplot(values, dist="norm", plot=plt)
plt.show()手を動かす課題
実測データと正規乱数でQ-Qプロットを作り、サンプル数が小さい場合の限界を説明してください。