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ノンパラメトリックとパラメトリックの分布を重み付きデータにフィットさせる

    
からまでのランダムな実数を生成し，それらにWeightedDataを使ってNormalDistributionのPDF（確率密度関数）に従う重みを付ける：
Wolfram Language code: data = RandomReal[{-5, 5}, 10 ^ 4]; wts = PDF[NormalDistribution[], data];
WeightedDataオブジェクトを作成し，その平均と分散を計算する：
Wolfram Language code: 𝒲 = WeightedData[data, wts]; {Mean[𝒲], Variance[𝒲]}
最尤推定を使って，NormalDistributionにフィットさせる：
Wolfram Language code: 𝒟 = EstimatedDistribution[𝒲, NormalDistribution[μ, σ]]; {Mean[𝒟], Variance[𝒟]}
HistogramDistributionを使って重み付きのヒストグラムを作成する：
Wolfram Language code: 𝒟NP = HistogramDistribution[𝒲]; {Mean[𝒟], Variance[𝒟]}
Wolfram Language code: Labeled[Plot[Evaluate@{PDF[𝒟, t], PDF[𝒟NP, t]}, {t, -4, 4}, Exclusions -> None, Filling -> Axis, Axes -> {True, False}, ImageSize -> 450, PlotStyle -> Thick, PlotLegends -> Placed[Style[#, Bold, FontFamily -> "Helvetica"]& /@ {"NormalDistribution", "HistogramDistribution"}, Bottom], Frame -> True, GridLines -> Automatic, GridLinesStyle -> Directive[Gray, Dotted]], Column[{Style["パラメトリック推定値とノンパラメトリック推定値", Bold, FontFamily -> "Helvetica", FontSize -> 18], Style["重み付きデータ", Bold, FontFamily -> "Helvetica", FontColor -> Gray, FontSize -> 14]}], {{Top, Left}}]