code: protected static double calcFirstScore(double estimatedValue, double realValue,
              double estimatedSigma, int smoothingWindow)
      {
          if (estimatedSigma == 0)
          {
              return 0.0d;
          }
          else
          {
              // 確率密度関数を適用した結果を算出
              double logNumerator = Math.exp(((PDF_EXP_VALUE) * Math.pow(realValue - estimatedValue,
                      2)) / estimatedSigma);
              double logDenominator = Math.sqrt(2 * Math.PI) * Math.sqrt(Math.abs(estimatedSigma));
              double logValue = logNumerator / logDenominator;
  
              return -Math.log(logValue);
          }
      }
docs: x推測値、x実績値、Σ最尤推定値を用いて1段階学習の結果スコアを算出する。
  
  @param estimatedValue x推測値
  @param realValue x実績値
  @param estimatedSigma Σ最尤推定値
  @param smoothingWindow 平滑化ウィンドウサイズ
  @return 1段階学習の学習スコア