分布は平方和や分散と密な関係があることから、母分散の検定/推定によく活用されます。確率密度関数の分布は以下の通りです。自由度によって形状が大きく異なるため、今回は4つのパターンの自由度でグラフを描画しました。よってグラフの形状が異なるのが大きな特徴です。大きくなるに連れてグラフの形状が左右対称に近づきます。分布の確率密度関数をプロットしたものが以下になります。分布の概要は以下の通りです。統計学および確率論において、t分布(ティーぶんぷ、または、スチューデントのt分布)は、連続確率分布の一つであり、正規分布する母集団の平均と分散が未知で標本サイズが小さい場合に平均を推定する問題に利用される。2つの平均値の差の統計的有意性を検討するt検定で利用される。分布についても特徴を明らかにするため、確率密度関数を描画してみました。0.4)plt.legend()plt.show()グラフから確認できる通り、正規分布と同様で左右対称となっています。分布と正規分布の確率密度関数を比較すると以下のような特徴があります。\(t\)分布の確率密度関数は自由度\(k\)によって形状が変わる\(k\)が大きいほど中心部分が高くなる\(k\)が大きくなればなるほど、標準正規分布の形に近づく\(k\)が30を超えると標準正規分布とほぼ同じ形になる上記のような特徴を持つことから、\(t\)分布はサンプル数が少ない場合や母分散が未知のときの検定/推定に活用されます。分布について紹介しました。分布を用いた検定)を活用した経験があります。このような判断が必要なケースはデータサイエンス領域(たとえば機械学習における、あるモデルの精度評価など)でも活用できると考えられますが、エンジニア以外でも広告の運用やコンサルティング領域でも広く活用できるでしょう。統計学の世界には今回紹介した分布以外にも様々な分布が存在するので、今後も引き続き勉強会に参加しながら、それぞれの分布の特徴や活用方法について理解を深めていきます。@gmoap_engineer本ブログで発信される情報は、各エンジニア個人の見解であり、弊社の公式見解ではありません。本ブログに掲載、引用等をしている商品またはサービス等の名称は、各社の商標または登録商標です。その他の事項について一切責任を負いかねます。発表する情報には注意を払っておりますが、公式発表、見解については、弊社WEBサイトおよびプレスリリースなどをご確認ください。GMOインターネットグループにおけるソーシャルメディア運用ポリシーについては次のページをご確認ください。本ブログに掲載のあるソフトウェアのダウンロードは自己責任で御願い致します。ソフトウェアのダウンロードの結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。本ブログに掲載のあるソフトウェアを扱う際は、各ソフトウェアの公式リファレンスを参照のもとご使用下さい。ソフトウェアの実行の結果、ご利用者に何らかの損失・損害が生じたといえども、当社ではその責任を負いかねます。