1	正規分布（ガウス分布）連続変数の確率分布平均値＝０；広がり＝１連続変数 Z=0 から Z=z の範囲内である確率被積分関数＝確率密度関数＝
2	正規分布（２）これを標準正規分布と呼び、Zは N(0,1) に従う平均値＝０；分散＝１被積分関数の描画
3	正規分布（３）連続変数 Zが 0から1.333333 まで値を取る確率下図の黒い部分の面積
4	正規分布（４） Excelで実行 A1のセルに以下を代入 =NORMSDIST(1.333333)-0.5(=0.408788725604095) これは　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　に等しい NORMDIST(z) 一般の正規分布の累積確率値と確率密度関数値平均値μと標準偏差（σ）に対する分布関数
5	正規分布（５）Maple Mapleで実行 [ > plot(exp(-x^2/2)/sqrt(2Pi),x=-3..3); 前図はこの式で描画 Mapleプロンプトで以下を実行 [ > int(exp(-x^2/2)/sqrt(2Pi),x=0..1.33333); 0.4087887256：Excelの答えと比較
6	正規分布（６） Maple 試しに以下を実行 [ > int(exp(-x^2/2)/sqrt(2*Pi),x=-infinity..infinity); ガウス関数の面積＝1 infinity=∞（無限大） int(f(x), x=a..b) の意味関数f(x)のx=aからbの積分；exp(x)=e^x（e=2.7172..） Pi=3.14159.. ：円周率 sqrt(z)：zの平方根
7	正規分布（７）一般の場合平均値＝μ；分散＝　　　の場合標準正規分布に直すには　　　　　　　　と置く正規分布の確率変数 Zは N(μ,　 ) に従う
8	問題 ZがN(0,1)に従うとき XがN(10,25)に従うとき XがN(10,25)に従うとき ZがN(0,1)に従うとき ZがN(0,1)に従うとき　　　　　　　　　　　　となる z

1	正規分布（ガウス分布）連続変数の確率分布平均値＝０；広がり＝１連続変数 Z=0 から Z=z の範囲内である確率被積分関数＝確率密度関数＝
2	正規分布（２）これを標準正規分布と呼び、Zは N(0,1) に従う平均値＝０；分散＝１被積分関数の描画
3	正規分布（３）連続変数 Zが 0から1.333333 まで値を取る確率下図の黒い部分の面積
4	正規分布（４） Excelで実行 A1のセルに以下を代入 =NORMSDIST(1.333333)-0.5(=0.408788725604095) これは　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　に等しい NORMDIST(z) 一般の正規分布の累積確率値と確率密度関数値平均値μと標準偏差（σ）に対する分布関数
5	正規分布（５）Maple Mapleで実行 [ > plot(exp(-x^2/2)/sqrt(2Pi),x=-3..3); 前図はこの式で描画 Mapleプロンプトで以下を実行 [ > int(exp(-x^2/2)/sqrt(2Pi),x=0..1.33333); 0.4087887256：Excelの答えと比較
6	正規分布（６） Maple 試しに以下を実行 [ > int(exp(-x^2/2)/sqrt(2*Pi),x=-infinity..infinity); ガウス関数の面積＝1 infinity=∞（無限大） int(f(x), x=a..b) の意味関数f(x)のx=aからbの積分；exp(x)=e^x（e=2.7172..） Pi=3.14159.. ：円周率 sqrt(z)：zの平方根
7	正規分布（７）一般の場合平均値＝μ；分散＝　　　の場合標準正規分布に直すには　　　　　　　　と置く正規分布の確率変数 Zは N(μ,　 ) に従う
8	問題 ZがN(0,1)に従うとき XがN(10,25)に従うとき XがN(10,25)に従うとき ZがN(0,1)に従うとき ZがN(0,1)に従うとき　　　　　　　　　　　　となる z