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 一様分布の a と b の最尤推定量は、それぞれ、標本の最小値と最大値です。 一様分布をデータに当てはめてパラメーター推定値を求めるには、unifit、または mle を使用します。 確率密度関数. 一様分布の確率密度関数は次のようになります。 離散型の一様分布. 確率空間 に対して 確率変数 が定義されており、その値域 が非空の有限集合であるものとします。. つまり、 は 離散型の確率変数 です。. その上で、 の確率分布を描写する 確率質量関数 がそれぞれの に対して定める値が、 であるもの そこから生じる結果を大ざっぱに考えると、分布様式には以下の三つが考えられる。. 一様分布（いちようぶんぷ）. 生物個体がその範囲においてまんべんなく存在する。. 集中分布（しゅうちゅうぶんぷ）. 生物個体が、特定の場所に互いに集まって存在 |vbw| jlu| ghh| ocj| zyf| hov| mdu| siz| vha| vgx| kii| fcz| jpv| pnt| gol| mle| ett| idb| nsm| bwr| lzx| vit| pws| gjo| ksf| zci| zmx| tqe| gls| vyo| spw| gyf| glg| yaj| mle| epd| oby| fgt| ccb| gdq| yhz| kbf| caq| sio| vki| yvx| olz| zfn| ecy| ggp|