The Q–Q plot is more widely used, but they are both referred to as "the" probability plot, and are potentially confused. A P–P plot plots two cumulative distribution functions (cdfs) against each other:[1] given two probability distributions, with cdfs "F" and "G", it plots as z ranges from to As a cdf has range [0,1], the domain of this...
まあ、分布パラメータを推定するタスクはないのですが...)
パラメータを指定する以外に、どのような方法で特定のガウスを選択することができるのでしょうか？特定のパラメータ値を（標本に基づいて）選択することを「推定」といいます。
1.取るに足らないことはない。そのような「小さな」案件が一つでもあれば、「大きな」案件で稼いだ分をすべて失うことになりかねません。
3.線形相関。MNCは全て同じ、リニアはMNCでなく近似と言った。
1.そのため、確率論的な手法はこの分析には適していません。
3.直線で近似するならば、なぜ「ガウス」なのか？
パラメータを指定する以外に、どのような方法で特定のガウスを選択することができるのでしょうか？特定のパラメータ値を（サンプルに基づいて）選択することを、推定値と呼びます。
分散の最小二乗和など。結果として得られるガウス分布のパラメータは計算されないかもしれませんが、それらは2つのカーブの違いを分析する上で重要ではありません。
1.そのため、確率論的な手法はこの分析には適していません。
3.直線で近似するならば、なぜ「ガウシアン」の話をするのか？
1.むしろ、パラメトリックな方法は適さない。
3.P-Pプロットで直線が得られるのは、そこで近似している。
偏差の二乗和の最小値など。結果として得られるガウシアンのパラメータは計算されないこともあり、それらは2つの曲線の違いを分析する上で重要ではありません。
そこのパラメータはかなり計算されて（その上で最小SCの条件から）、最小SCを求めるのに使われる。関数の極値に関する通常の学校の問題。
1.むしろ、パラメトリックな方法は不向きである。
3.P-Pプロット上で直線を求め、そこで近似している。
まあ、意見交換ですね。あるデータを正規分布で線形近似する問題については、私はお役に立てないと思います。私にとっての直線近似とは、直線、つまり次数1の多項式による近似のことです。
まあ、意見交換ですね。あるデータを正規分布で線形近似する問題については、これ以上お役に立てないかもしれませんね。私にとっての直線近似とは、直線、つまり次数1の多項式による近似のことです。
そうなんです。
https://en.wikipedia.org/wiki/P-P_plot
例えば、2種類の放物線を考えてみましょう。両者の間には直線的な関係がある。両曲線とも非線形ではあるが数学が得意な人、この問題を解くのを手伝ってください、やり方がわからないんです。
単純な話で、反転する確率は常に50％ですが、反転する確率が50％と異なれば、確率密度グラフも違ってきます。
皆さんもご存知のように、どんな問題も、さまざまな方法で解決することができます...。
例えば、こんな感じです。
1.FUTUREトレンドの反転をPREPARATEしてみるのもいいのでは...。
2.市場のCURRENTな状況で、トレンドの反転を記録することができる...。
お分かりのように、変形№1は、高い信頼性を持って解くことが非常に難しいのです...。
2番目のオプションは、ヴァンガのような超能力者である必要がないので、より簡単で、ポジティブな結果は1番目のオプションよりもずっと高くなる.........。
全体として：問題の正しい設定方法は、その解答の半分以上を与えます