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Detalhes da Palavra

カイ二乗分布

の従う分布のことを自由度 k のカイ二乗分布と呼ぶ。 普通はこれを Z ∼ χ k 2 {\displaystyle Z\sim \chi _{k}^{2}} と書く。カイ二乗分布は k という1個の母数をもつ。これは Xi の自由度に等しい正の整数である（場合によっては非整数自由度のカイ二乗分布

Palavras Relacionadas

非心カイ二乗分布

非心カイ二乗分布（ひしんカイにじょうぶんぷ、ひしんカイじじょうぶんぷ、英: noncentral chi-squared distribution）、または非心カイ自乗分布、非心カイ2乗分布、非心χ2分布とは、確率分布と統計学におけるカイ二乗分布の拡張である。 平均が μi で、分散が σi2 の正規分布に従う

カイ二乗検定

Chi-squared test）、または χ 2 {\displaystyle \chi ^{2}} 検定とは、帰無仮説が正しければ検定統計量が漸近的にカイ二乗分布に従うような統計的検定法の総称である。次のようなものを含む。 ピアソンのカイ二乗検定：カイ二乗検定として最もよく利用されるものである（本項で述べる）。

二項分布

数学において、二項分布（にこうぶんぷ、英: binomial distribution）は、成功確率 p で成功か失敗のいずれかの結果となる試行（ベルヌーイ試行と呼ばれる）を独立に n 回行ったときの成功回数を確率変数Xとする離散確率分布である。 二項分布に基づく統計的有意性の検定は、二項検定と呼ばれている。

累積カイ二乗検定

をする傾向性がある、といった対立仮説を設定する。例えば、薬剤の効果を調べる試験において複数の投与量ごとの反応の程度を見る、といった順序尺度で表される変数について、投与量の水準が増加するにつれて反応が変化する、という対立仮説を立てる

イェイツのカイ二乗検定

近似することができるかどうかを推測することが求められる。この推測はそこまで正確なものではなく、誤りを起こすこともある。 この推測の際の誤りによる影響を減らすため、英国の統計家であるフランク・イェイツは、2 × 2 分割表の各々の観測値とその期待値との間の差から0

分乗

何人かの一行が， 分かれて乗り物に乗ること。 「三台のバスに～する」

ポアソン二項分布

ポアソン二項分布（ポアソンにこうぶんぷ、英: Poisson binomial distribution）とは、統計学および確率論における独立なベルヌーイ試行の和として定義される離散確率分布である。 別の言い方をすれば、これは成功確率がそれぞれ p1, p2 , …, pn でありそれぞれ独立な n

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。

二乗

(1)〔数〕 同じ数・文字を二度かけ合わせること。 自乗。 (2)〔仏〕（ア）声聞乗と縁覚乗。 （イ）大乗と小乗。

二乗

⇒ 二乗

負の二項分布

負の二項分布（ふのにこうぶんぷ、英: negative binomial distribution）は、離散確率分布の一つ。確率 p で成功する独立なベルヌーイ試行が繰り返された時の成功回数の分布を表すという意味で二項分布によく似ているが、負の二項分布では試行回数があらかじめ決められておらず、r

カイ

ウィクショナリーに関連の辞書項目があります。 カイ、かい カイ アレックス・カイ（英語版） (Cai, 2000 - ) - カナダのフェンシング選手 Kai、Kay - ドイツ、北欧、日本、中国における男性の人名。 カイ・カツミレク（英語版） (1991 - ) - ドイツの陸上競技選手 (十種競技) カイ・シェイファー（英語版）

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