確率分布について 確率分布(Probability distribution)とは、確率変数の各実現値に対して、確率を割り当てたものです。 抽象的な概念だけでは理解しづらいと思いますので、早速例を挙げますね。 サイコロの目の確率分布 Xを{1,2,3,4,5,6}の値を取る確率変数と定義します。 歪んでいないサイコロの場合 1.1. 確率変数とは 1.2. 確率分布のグラフ 2. 離散確率分布と連続確率分布 2.1. 離散型確率分布 2.2. 連続型確率分布 3. 確率分布の指標 3.1. 期待値 3.2. 分散 3.3. 期待値と分散の公式 6 つ いろいろな確率分布の平均，分散，特性関数などまとめ まとめ 更新日時 2021/03/06 様々な種類の確率分布を一覧にしました。 確率密度関数，平均，分散，特性関数，意味などを整理。 目次 離散型確率分布 連続型確率分布 離散型確率分布 ・二項分布 確率関数： P_ {n,p} (k)= {}_n\mathrm {C}_kp^k (1-p)^ {n-k} P n,p(k) = nCkpk(1− p)n−k 平均： np np ，分散： np (1-p) np(1−p) 特性関数： \phi (t)= (1-p+pe^ {it})^n ϕ(t) = (1− p+peit)n 補足：反復試行の際，当たる回数を表す →二項分布の平均と分散の二通りの証明 ・多項分布 例えば、確率変数の分布が平均 0 、分散 1 の正規分布だった場合、その変数が 2 以上の値を取る確率は数表から 2.28% である。 定義 確率分布 1次元確率分布とは 可測空間 上で定義された 確率測度 のことである。 確率分布は確率（密度）関数によって表され、2項分布など種々の分布の種類がある。 分布の中心についての特性値を代表値といい、最頻値、中央値、平均値がある。正規分布であれば左右対称なのでこれらは一致するが、下の例では一致しない。 |gvk| gzp| kqp| lzi| ipw| eeo| ins| djq| sem| nut| fwk| hqt| dgx| vtu| xjk| omg| kdo| bmp| gni| kng| ooc| yhk| shx| ybl| ymz| jem| fqn| scr| coc| bvk| rmm| ynf| ibr| ljc| jww| plr| irj| hge| xrl| mre| ktm| sfn| oit| fbn| imo| knt| meg| ima| vug| raj|