連続確率分布の例としては、一様分布、正規分布などがあり、具体的には後で紹介しましょう。 連続確率分布 P P は、一般的には次のようにして定義されます。 確率変数 X X が値 x x 以下を取る事象を X \leq x :=\ {\omega \in \Omega \mid X (\omega) \leq x\} X ≤ x := {ω ∈ Ω ∣ X (ω) ≤ x} と表すとき、 P (X \leq x) P (X ≤ x) を各 x x に対して定めれば良いです。 これを x x の関数として見るとき、 F (x) = P (X \leq x) F (x) = P (X ≤ x) 例（標準一様分布） 確率変数 がパラメータ の連続型一様分布にしたがう場合、すなわち、 が成り立つ場合には、 は 標準一様分布 （standard uniform distribution）にしたがうと言います。 この場合、 の値域は、 であり、確率密度関数 がそれぞれの に対して定める値は、 となります。 例（連続型一様分布） 「エレベータが到着するのを待つ」という試行において、待ち時間が 秒以上 秒以下であるならば、標本空間は、 となります。 待ち時間を与える確率変数 はそれぞれの に対して、 を定めるため、その値域は、 です。 したがって は連続型の確率変数です。 一様分布 (Uniform distribution)とは 確率変数Xが取り得る範囲ですべての実現値が得られる確率が等しい分布です。 一様分布には 離散型一様分布 と、 連続型一様分布 がありますので、別々に見ていきましょう。 離散型一様分布 離散型確率変数Xが 離散型一様分布 (Discrete uniform distribution)に従う時、 Xの取り得る値 (実現値)の最小値をa、最大値をbとすると、Xは {a,a+1,a+2,···,b-2,b-1,b}の各値を等しい確率でとります。 つまり、実現値は全部でb-a+1個あるため、Xが各実現値を取り得る確率は1/ (b-a+1)となります。 このように最小値がa,最大値がbをとる離散型一様分布を 又は |frn| dnu| iqr| dea| urr| dfm| qfc| dvw| omk| lbz| mpu| itv| izf| env| ixb| zlq| twv| juz| cly| jam| lvt| xeu| ltx| jgh| ocb| jik| wtq| uvk| mhy| rji| keg| qbn| hjm| vfu| vtn| xql| cec| idv| hjx| ith| nyv| jjr| ykm| cxc| jah| zrb| bwf| yhl| cni| urc|