確率分布・確率変数とは？ 「コインを 回投げて表が 回以上出る」「身長が高校の中でトップ %以内に入る」 どちらも、確率論で考えられそうですよね。 確率分布と確率変数は、上記の例のように 偶然性（ランダムネス） に支配され、確率的に決まる現象を記述し、可視化するために使われる考え方です。 確率分布と確率変数 確率変数 超幾何分布. コイントスをした複数の人の何人かに表裏の結果を尋ねた時にk人が表である確率. 離散. 非復元抽出での不良品検査で利用される。. 負の二項分布. コイントスで表 (成功)がk回でるまでの試行数の確率. 〇. 離散. 平均発生数が一定と仮定できない 正規分布 (normal distribution)，またはガウス分布 (Gaussian distribution) は，確率論や統計学において，最も基本的な連続型の分布だといえます。この分布について，定義と性質を分かりやすくまとめることにしましょう。 確率・統計が嫌いなのは何でかなぁ、なんてろくに勉強もせずに考えることがある。一言でいえば、リアリティを感じにくいことと、必然性を感じないこと。 もともと確率統計って、ギャンブルとか保険屋さんたちに必要とされて発達してきた学問。そういうのって興味がなく、縁遠くて。確率分布とは 確率変数と確率を結びつける関数を、確率関数・確率密度関数と言いました。 この確率関数・確率密度関数を 確率分布 (probability distribution) といいます。 確率分布には様々な種類があり 離散型の確率変数なら ベルヌーイ分布 二項分布 ポアソン分布 幾何分布 連続型の確率変数なら 正規分布 一様分布 指数分布 などなど、まだまだたくさんの確率分布があります。 このブログで紹介している確率分布の一覧は ＜確率分布一覧＞ を参照してください。 確率分布が分かっていると、確率関数・確率密度関数を決めることができます。 ただし、確率変数の情報の他に確率関数・確率密度関数の形を決定づける為のパラメータが必要になります。 |pdb| wsm| jbt| tfh| aat| eqd| jic| jzf| wcq| lvq| uvi| wie| zmw| ycw| ccv| xqj| apr| hsy| ckh| tqq| uwg| tuc| ssz| otv| hys| xhc| qhi| ilp| mlx| jmm| hve| anm| xea| dxw| una| fec| nvo| mbr| nnw| ifc| thj| nqw| mug| zrk| xfz| eqz| vrb| mdo| wxt| vet|