正規分布
正規分布（Normal Distribution）は、統計学で最もよく知られ、最も重要な確率分布の一つです。正規分布は、平均値（μ、ミューと表記されることが多い）と標準偏差（σ、シグマと表記されることが多い）という2つのパラメータで特徴付けられます。正規分布は、以下の特徴を持っています。
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対称性: 正規分布は左右対称で、平均値（μ）を中心にして左右に対称な形状を持ちます。つまり、分布の左側と右側は同じ形をしています。
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バランス: 平均値（μ）は分布の中央に位置し、標準偏差（σ）は分布の幅を制御します。標準偏差が小さいほど、分布は平均値の周りにより集中し、標準偏差が大きいほど、分布は広がります。
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中心極限定理: 正規分布は、中心極限定理によって多くの自然現象やデータセットに適用される確率分布であり、大量の独立なランダム変数を足し合わせた場合に正規分布に近づく性質を持っています。
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確率密度関数（Probability Density Function, PDF）: 正規分布の確率密度関数は、以下の数式で表されます。
f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x – μ) / (2σ))ここで、f(x)は確率密度関数、xは確率変数の値、μは平均値、σは標準偏差、πは円周率を表します。
正規分布は多くの自然現象やデータセットに適用されるため、統計的解析や仮説検定、モデリングなどの多くの統計的手法で使用されます。また、正規分布は正規性とも呼ばれ、データが正規分布に従うかどうかを確認するための統計テストやグラフィカルな方法があります。