*正規分布(Normal Distribution)
正規分布の確率密度関数を f(x) とすると、f(x)dx は次のようになります。
**正規分布(Normal Distribution)
n>>0のとき、x>>0 とする。&br;
このとき、[[ベルヌーイ分布]]の確率関数
~
CENTER:http://www.digistats.net/image/2009/08/math0001.jpg
~の自然対数をとったものを g(x) とおく、q=1-p であることに注意すると、
~
CENTER:http://www.digistats.net/image/2009/08/math0002.jpg
~ここで、x>>0 (x は十分大きな自然数)なので、x が １だけ増加しても ln x! はわずかしか増加しない。
~つまり、Δx=1 における平均変化率を ln x! の微分係数と見なすことが出来る。
~
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~
CENTER:http://www.digistats.net/image/2009/08/math0004.jpg

\[\frac{1}{\sqrt{2π}σ}exp\{−\frac{(x−μ)^{2}}{2σ^{2}}\}dx\]

正規分布は、（μ，σ2）の２つのパラメータのみに依存しています。

そのため、正規分布は次のように表現されます。

\[Ｎ(μ,σ^{2})\]

**標準正規分布
\[z＝\frac{x−μ}{σ}\]

とすると、平均＝０、分散＝１と標準化することが出来ます。

\[\frac{1}{\sqrt{2π}σ}exp\{−\frac{z^{2}}{2}\}dx\]
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