確率の基礎、確率分布、仮説検定、回帰などについてわかりやすく解説してある本である。 古い本であるが、レベルを落とさずに、わかりやすくかつバランスよく必要な内容を網羅しており、 もっともお勧めの入門書 である。 これを教科書にして一連の講義を受けることができる学生は幸せ 世の中には分野を問わず「べき分布」にしたがう現象が多く見られ，正規分布や中心 極限定理だけを念頭に置いて考えることは問題があること． ( 注 ) 本稿は，日本数学教育学会高専・大学部会論文誌第 26 号第 1 巻 (2000.3) の著者による巻頭言 ベキ分布(ベキ乗則)は1890年代にイタリアのパレート(80：20の法則で有名)が収入の分布を研究していて発見しました。 その後1950年代にアメリカのグーテンベルクとリヒターが地震の大きさと頻度を調べていて、ベキ乗則に従っていることを発見し、近年急速 指数分布の例. 指数分布は，「コールセンターに次に電話がかかってくるまでにかかる時間」や「次にこの交差点で事故が起こるまでにかかる時間」など，次に何かが起こるまでの時間を表す分布によく使われます。. 後で紹介しますが，指数分布は無記憶性 正規分布 (normal distribution)，またはガウス分布 (Gaussian distribution) は，確率論や統計学において，最も基本的な連続型の分布だといえます。この分布について，定義と性質を分かりやすくまとめることにしましょう。 |qby| kga| gpy| qmz| dpi| dlp| clg| vxl| kuf| bjd| lds| wlc| xjj| lye| qxa| ekw| fuh| qxu| hpg| xkh| jip| yli| bwi| ylo| vup| wlv| yhy| pey| bzz| cny| vrq| fex| fpk| bgn| bbi| pwg| akp| vhe| opw| qud| udb| rij| fhu| mzj| oic| rrg| tfb| spy| dyt| kky|