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Detalhes da Palavra

事前確率

についての不確かさを表す確率分布である。これは不確定な量のランダムさではなく、信念が弱いという意味の不確かさである。ベイズの定理を応用し、事前確率に尤度関数をかけて規格化する（合計量または積分量を1とする）ことで、事後確率分布が得られる。これはデータが与えられた場合の不確定量の条件付き確率である。

Palavras Relacionadas

事後確率

事後確率（じごかくりつ、英: posterior probability）は、条件付き確率の一種。アポステリオリ確率ともいう。 ある証拠（データあるいは情報）を考慮に入れた条件で、ある変数について知られている度合を確率として表現する主観確率の一種である。 対になる用語が事前確率

確率

〔probability〕 一つの事象（出来事）の起こり得る確からしさ（可能性）の度合。 また， その数値。 数学的には 1 を超えることがなく， 負にならない。 確からしさ。 蓋然率。 公算。 「～が高い」「降水～一〇パーセント」

事象 (確率論)

事象）が有限個のときに限られる。例えば、ゆがみのないコインやサイコロを投げるときである。 事象に対してその事象が起こらない事象（集合でいう補集合）は余事象と呼ばれる。これらにより事象の生起を考えるベルヌーイ試行が定義される。 試行の結果全体の集合を標本空間（全事象

確率論

事象を根元事象または単純事象 (elementary event / simple event) 、複数の根元事象の和集合を複合事象 (compound event) という。つまり、 F {\displaystyle {\mathcal {F}}} は、根元事象から生成される最小の完全加法族となっている。

外確率

外確率（がいかくりつ、英: exotic probability）とは、[0, 1]の範囲の外側を扱う確率論の一分野である。 外確率に関する論文の主な著者はサウル・ヨッセフである。彼によると、確率値として有効な数は、実数、複素数、四元数である。 ヨッセフは外確率

ベイズ確率

頻度主義者にとって、仮説は（真か偽かの）命題であり、頻度主義者にとっての仮説の確率は0か1であるが、ベイズ統計学では、真理値が不確かであれば、仮説に割り当てられる確率も0から1の範囲になる。 ベイズ確率（およびベイズ統計学）は、ベイズの定理の特別な場合を証明したトーマス・ベイズにちなんだ命名（実際の命名は1950

確率年

大型のハリケーン」のように、災害の規模を表す尺度としても利用される。ある値を超える確率を表す場合には超過確率年（ちょうかかくりつねん）や超過確率（ちょうかかくりつ）、年超過確率（ねんちょうかかくりつ）と呼ばれる。 確率年は、事象が1回発生してから次に発生するまでの期間の期待値として定義される。あるい

最大事後確率

g(\theta )\!} 事後分布の分母は θ {\displaystyle \theta } に依存していないので、最適化には何の役割も果たさない。 θ {\displaystyle \theta } のMAP推定で事前分布 g {\displaystyle g} が一様分布

確率分布

確率分布（かくりつぶんぷ、英: probability distribution）は、確率変数に対して、各々の値をとる確率全体を表したものである。日本産業規格では、「確率変数がある値となる確率，又はある集合に属する確率を与える関数」と定義している。 例えば、「サイコロ2個を振ったときの出た目の和」は確率変数である。この確率変数

確率測度

analysis)において、確率測度は配列の中にアミノ酸がある可能性によって定義されることもある。 ボレル測度 ファジー測度（英語版）(Fuzzy measure) ハール測度 リスク中立測度 ^ a b A course in mathematics for students of physics

確率解析

Malliavinによる人類史上初の無限次元解析的視点が確率論の中で厳密に展開されることにより, 伊藤解析は大幅にその裾を拡げ, 他の数学分野を巻き込んで浸透した。伊藤解析は, Malliavin解析(無限次元解析)と総称して, 確率解析と呼ばれることもある。詳細は, Malliavin, Kusuoka-Stroock

確率変動

改正で下限が500分の1まで大きく下げられたことで、改正直後から「CRフィーバー大ヤマト」などで大当たり確率500分の1近い機種が登場した。ただ、射幸性が強くなる懸念から翌2005年には下限が再び400分の1に引き上げられ、暫くはこの状況が続いた。ただ、再び「のめりこみ」等を懸念する声が強まったこ

確率空間

P) のことを確率空間と呼ぶ。さらに、集合 S を標本空間、S の元を標本あるいは標本点、完全加法族 E の元を事象あるいは確率事象と呼ぶ。また、E の元としての S を全事象という。 事象 E に対し、P の E における値 P(E) を、事象 E の確率という。つまり、E は確率が定義できることがら全体である。

確率的ボラティリティモデル

1993年、スティーブン・ヘストンが誘導系の確率ボラティリティモデルとしてHestonモデルを提唱し、原資産のボラティリティ変化を記述した数理モデルを構築した。 数理ファイナンスにおいて、オプションなどのデリバティブや有価証券を評価するのに使われるモデルである。原資産となる有価証券のボラティリティ

モーメント (確率論)

確率論や統計学におけるモーメント（英: moment）または積率（せきりつ）とは、確率変数のべき乗に対する期待値で与えられる特性値。 X を確率変数、α を定数としたときに、α に関するn次モーメント (n-th order moment) は次で定義される。 ⟨ ( X − α ) n ⟩ n = 1 , 2 , … {\displaystyle

負の確率

負のエネルギーや負の確率をナンセンスな概念と考えてはならない。充分に定義された数学の概念であるからだ、負の金額のように。 負の確率の概念は後に物理学や量子力学で関心をひくようになる。リチャード・ファインマンは－３個のリンゴが現実で有効な概念ではないように、負の数を計算で使う物体はない、ただし負の金額は有効だが、と議論した。さら

主観確率

の確率である。 主観確率とは、人間が考える主観的な信念あるいは信頼の度合（客観的には求められない）をいう。たとえば「かつて火星に生命が存在した確率」という言葉は、主観確率の考え方からは、「かつて火星に生命が存在したと信じる信念の度合い」と同値である。

降水確率

降水確率（こうすいかくりつ）とは、特定の地域で、特定の時間帯内に降水がある確率をいう。天気予報の中では、確率予報の一種に位置づけられる。 降水は大きく分けて雨の場合と雪の場合があり、この区別を明確にしたい場合は日本語では降雨確率、降雪確率などとも言うが、天気予報ではほとんど用いられない。英語では、Precipitation

確率過程

価や為替の変動、ブラウン運動などの粒子のランダムな運動を数学的に記述する模型（モデル）として利用している。不規則過程（英語: random process）とも言う。 確率過程からのサンプリングで得られる系列（実現値）を見本関数（見本過程、経路/パス）という。 まず、時間のように一次元的なパラメタによって変化する確率変数を考えよう。