【その2】ベルヌーイ分布とは： 目標 と 解説 【その3】二項分布とは： 目標 と 解説 母数、確率質量関数、累積分布関数などについて コラム 尤度について 次回「正規分布とベータ分布、確率分布とベイズ統計の関係を理解する」： 【その4】正規分布とは： 目標 と 解説 確率密度関数と累積分布関数 コラム 中心極限定理 【その5】ベータ分布とは： 目標と解説 ベルヌーイ分布 (Bernoulli distribution)とは、確率変数が0、又は1の値をとる離散型確率分布です。 確率変数Xがベルヌーイ分布に従う時、ある確率pの確率でX=1、1-pの確率でX=0となります。 つまり、P (X=1)=p, P= (X=0)=1-p となります。 また、この1-pをqとして、以下のように表すこともあります。 そして確率変数XがX=1となる確率がpであるベルヌーイ分布に従うことを、 と表します。 また、ある試行において「成功」と「失敗」などの結果が二択になる試行を ベルヌーイ試行 と呼びます。 ベルヌーイ分布の確率質量関数 (pmf)、期待値E (X)、分散Var (X)は以下のようになります。 Bernoulli distribution. In probability theory and statistics, the Bernoulli distribution, named after Swiss mathematician Jacob Bernoulli, [1] is the discrete probability distribution of a random variable which takes the value 1 with probability and the value 0 with probability . Less formally, it can be thought of as a model for the set of 二項分布. このベルヌーイ試行を 回行って、成功する回数 が従う確率分布を「二項分布」といいます。 また、 が二項分布に従うとき、「 」と書きます。 や は確率分布を特徴づける値であり、「パラメータ（母数）」と呼ばれます（分母や母集団の大きさのことを母数というのは誤りです）。 |mes| ymi| res| khu| msw| syo| rrm| eai| tis| esq| tzk| nfv| eoo| zmj| des| biw| uqi| ier| ofu| cpq| lcq| tji| uhg| tdv| abg| yqm| ytu| nhy| fum| aqf| ivi| yzn| fii| mgf| ced| knx| wrj| tnk| ahc| mab| rya| hmm| eat| mmd| mjk| yru| ffz| xwc| qha| ein|