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引用 https://ai-trend.jp/basic-study/normal-distribution/normal-distribution/

科学的根拠を高めるために,分母を大きくする「大数の法則」を使う。
サンプル数を増やす・・・無作為に。
カレーなべをよくかき混ぜるような感じで。

大まかに傾向をつかまえることが大切である
漠然と観察してもポイントが把握できない。

目に見える現象,行動をとにかく数値化する・・・一番は「出現回数」が見取りやすい。
そして,マイナス1SDからプラス1SDの範囲つまり約68%であれば「あるある」現象とする。

成績の良い子は,魚をたくさん食べているか?そんなことはないのか?

たぶん,正規分布するか?あるいはプラス側に山の頂点が動いて偏るはずである。

分母を30とかではなく,1000~2000程度調べると「確度」が高くなる。

印象だけではなく,統計をとってみて実際どうなっているのか統計調査をまず行う。
ここが,「見取り」の第一歩になる。





ぽちっとお願い致します。はげみになります。

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最終更新日  2021.05.24 22:34:49
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