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단어 상세정보

特異分布

数学の確率論の分野における特異分布（とくいぶんぷ、英: singular distribution）とは、そこに含まれる各点での確率が 0 である零集合上に集められた確率分布のことを言う。しばしば特異連続分布とも呼ばれる。このような分布は、ルベーグ測度に関して絶対連続ではない。 各離散点は確率 0 であるため、特異分布

관련 단어

特異値分解

は σ1, …, σq を対角成分とする q次対角行列、部分行列 O は零行列である。この分解を特異値分解、σ1, …, σq を行列 M の特異値と呼ぶ。 入力情報を n次列ベクトル v として表し、出力として Mv が得られるモデルを考えると、行列 M の特異値分解

特異

普通と特にことなっている・こと（さま）。 「～な事件」「～な才能を示す」 ﹛派生﹜～さ（名）

分布

(1)分かれてあちこちにあること。 また， 分けてあちこちに置くこと。 (2)その事象が空間的・時間的なある範囲内に存在すること。 また， その存在する状態。 「方言の～を調べる」「人口の～」「本州中部以南の海浜に～する植物」 (3)〔数〕 確率分布のこと。

特異部分加群

が右自己移入環であれば、R に関する次の条件は同値である： 右非特異、フォン・ノイマン正則、右半遺伝、右 Rickart、Baer、半原始 (Lam 1999, p. 262)。 論文 (Zelmanowitz 1983) は非特異加群を極大右商環がある種の構造をもつような環のクラスを特徴づけるために用いた。 定理： R が環であれば、

特異星

特異星（peculiar star）は、少なくともその表面において、金属量の組成が他の恒星とかなり異なっている星である。 化学特異星は、水素を燃料とする高温の主系列星で見られる。これらの高温の特異星は、スペクトルに基づき、A型金属線星 (Am, CP1) 、A型特異星 (CP2) 、水銀・マンガン星

特異値

数学の線型代数学分野において、行列 A の特異値（とくいち、英: Singular values）とは、A の随伴行列 A* との積 AA* の固有値の非負の平方根のことである[要ページ番号]。 以下、 行列 A の随伴行列を A* 行列 A の固有値を λi(A) 行列 A の特異値を σi(A) と表記する。

特異度

う文脈で使われる特異性・特異度は、検査における特異度の概念とは異なっている。 一般的には、感度が高いと除外診断(rule out)に有用であり、特異度が高いと確定診断に有用である。 感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率の関係は次の通り。 疫学 二項分類 第一種過誤と第二種過誤 陰性尤度比 陽性尤度比

特異点

極 真性特異点 動く特異点 幾何学 曲線の特異点 代数多様体の特異点 有理特異点（英語版） 特異点論（英語版） その他 局所的な変換が一対一を保たない点。円座標平面 (r, θ) に於ける特異点は、r = 0 である。（関数行列参照） 宇宙物理学では重力に関する特異点が考えられ、重力の特異点 (gravitational

特異ホモロジー

位相空間の圏から次数付きアーベル群の圏への関手になる。これらのアイデアは以下でもっと詳細に説明される。 なお「特異」という言葉はσが必ずしも良い埋め込みである必要が無いが、その像がもはや単体には見えないという”特異性”を強調する意味合いで使われている。 特異 n-単体 (singular

特異日

特異日に関する研究は1920年代にドイツの気象学者アウグスト・シュマウス（ドイツ語版）によって行われた。シュマウスは特異日を「ジンギュラリテート」と呼んだ。 気温の特異性に関しては、実際のデータを用いて多変量解析を行うことにより特異性があるか否か（ある特定の日が特異

異分析

が切れる」という意味の「かかる（皸る）」。「あ＋かぎれ」が「あか＋ぎれ」とされるようになった。 気球は元は「軽気球」と呼ばれた。これは「軽気」＋「球」で、軽気の入った球の意味であるが、「軽」＋「気球」と異分析され、「軽」が無くなって単に「気球」になった。 「ハイジャック」は英語の

ボルツマン分布

ε）の準位の方が一つの準位あたりの粒子数が小さくなる。また、同じエネルギーの準位でも、高い温度（小さな β、大きな T）の条件では一つの準位あたりの粒子数が大きくなる。 複雑な粒子間相互作用がなく、エネルギー準位の分布が占有数によって変化しないことを仮定する。エネルギーが ε と ε+dε の範囲にある準位の数を

フレシェ分布

フレシェ分布（英語: Fréchet distribution) は逆ワイブル分布としても知られている。フレシェ分布は、ガンベル分布（タイプIの極値分布）、ワイブル分布（タイプIIIの極値分布）とともに、一般化極値分布（英語: generalized extreme value

ディリクレ分布

ディリクレ分布（ディリクレぶんぷ、英: Dirichlet distribution）は、連続型の確率分布である。ベータ分布を多変量に拡張して一般化した形をしており、そのため多変量ベータ分布とも呼ばれる。ディリクレ分布の確率密度関数は、同時に発生することのない K {\displaystyle K} 個の事象がそれぞれ

パレート分布

を推定する場合のモデルとして使用される。例えば、風速、洪水、震度などが一定値以上となる確率のモデル化などに適用される。この分布は 位置母数 μ、尺度母数 σ、形状母数 ξ の3つのパラメータをもち、ξ をパレート指数と言う。 累積分布関数は次式で表される。 （ただし、形状パラメータを κ = −ξ

レヴィ分布

の場合発散するので 0 近傍では定義されない。したがって、モーメント母関数は定義されない。 正規分布を除く全ての安定分布同様、レヴィ分布の確率密度関数の裾は、冪乗則に従って低減する「heavy tail」を示す。 lim x → ∞ f ( x ; μ , c ) = c 2 π   1 x 3 / 2 . {\displaystyle

分布図

分布図（ぶんぷず、英: distribution map）とは、地理的事象の分布を表す地図のことで、主題図の一種である。 分布図は地理的事象の位置や数量、分散の様子などをしめす。地理的事象の空間的な分布を考察対象とする地理学において、分布図は地理的事象の地域的な差異を把握したり、また他者へ教えたりす

カントール分布

であるような唯一つの確率分布である。 対称性により、この分布を持つ確率変数 X に対して、その期待値は E(X) = 1/2 となり、すべての X の奇中心モーメントは 0 であることが簡単に分かる。 分散 var(X) を求める上で、全分散の法則（英語版）を次のように用いることができる。上述の集合 C1

コーシー分布

算術平均 X ¯ = X 1 + ⋯ + X n n {\displaystyle {\overline {X}}={\frac {X_{1}+\dotsb +X_{n}}{n}}} は再び同じ位置母数、尺度母数を持つコーシー分布に従う（再生性）。この性質は、算術平均の特性関数が ϕ