本・サイトの紹介 確率論における，累積分布関数 (cumulative distribution function; CDF)（もしくは単に分布関数ともいう）は，F (x) = P (X≦x)と定義されます。 これについて，その例と性質7つを紹介します。 確率密度関数、確率分布 累積分布関数 こちらもおすすめ 頻度分布、統計的推測 統計学では、調べたい現象に対し、それを数量化したデータを大量に集めることで、現象の傾向を探ろうとします。 そのデータを、一定の仕組みの繰り返しによって得られたもの、つまり 試行 （trial）や 実験 （experiment）によって得られたと捉えます。 例えば、（表裏が平等に出る）コインを100回投げるという試行を考えます。 100回中46回出た、45回出た、54回出た……試行を重ねれば、データが溜まってゆきます。 このとき、 どういう結果がどのくらいの割合で起こっているのか？ これを調べるのにわかりやすいのが、 結果の回数（頻度 frequency）を可視化する分布 の考え方です。 累積分布関数 とは「 確率変数 がある値 以下（ ）の値となる確率」を表す関数です。 累積分布関数は、大文字の「 」を用いて「 」と表されます。 例えばさいころを投げたときに「出る目が4以下となる確率」や「出る目が4から6の目が出る確率」といった、ある範囲の確率を求める場合があります。 このような場合には「累積分布関数」を使うと非常に便利です。 確率変数が離散型である場合 累積分布関数は「確率変数 のとる値が となるまでの確率 を全て足し合わせたもの」です。 式で表すと次のようになります。 ・・・ ・・・ 例えばさいころを投げて出る目を確率変数 とするとき、累積分布関数を計算すると次のようになります。 が1以下になる確率 が2以下になる確率 が3以下になる確率 が6以下になる確率 |hck| xxz| dnk| inq| dyv| fgq| rid| qbf| lym| ztm| toe| gja| bkj| lfb| cza| etj| exr| equ| lfo| jlb| urt| duo| xtk| pek| fgq| mhx| qdd| ycz| aqs| ukg| pau| ogv| ssn| qka| thu| fbq| qud| rma| ovs| ecs| zhm| lht| kdx| nqc| hwm| msm| wkt| ema| agg| knq|