正規分布配列の検証（1）

program（プログラム）

2024.01.20

作成した正規分布の配列の、データの個数、合計、平均、分散、標準偏差σを計算します

一応、目視という観点からデータを１００回発生させて配列に格納するのを可視化したプログラムです

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
</head>
<body>
  <p>標準正規分布の配列：</p>
  <pre id="nd"></pre>
  <p>データの個数：<span id="pieces"></span></p>
  <p>合計：<span id="sum"></span></p> 
  <p>平均：<span id="average"></span></p>
  <p>分散：<span id="variance"></span></p>
  <p>標準偏差σ：<span id="sd"></span></p>

  <script> 
    const nd = [];

    function getRandomValue() {
      var x, y, z;
      for (let i = 0; i < 100; i++) {
        x = Math.random();
        y = Math.random();
        z = Math.sqrt(-2 * Math.log(x)) * Math.cos(2 * Math.PI * y);
        nd.push(z);
      }
    }

    // getRandomValue()を呼び出して100回発生させる
    getRandomValue();

    // ndを改行で区切って表示する
    document.getElementById('nd').textContent = nd.join('\n');

    // データの個数を表示
    document.getElementById('pieces').textContent = nd.length;

    // データの合計を求める
    const sum = nd.reduce((a, b) => a + b, 0);
    document.getElementById('sum').textContent = sum; 

    // データの平均を求める
    const average = sum / nd.length;
    document.getElementById('average').textContent = average;

    // データの分散を求める
    const sumSquaredDiff = nd.reduce((a, b) => a + (b - average) ** 2, 0);
    const variance = sumSquaredDiff / nd.length;
    document.getElementById('variance').textContent = variance;

    // データの標準偏差を求める
    const standardDeviation = Math.sqrt(variance);
    document.getElementById('sd').textContent = standardDeviation;
  </script>
</body>
</html>

標準正規分布の配列：

データの個数：

合計：

平均：

分散：

標準偏差σ：