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Detalhes da Palavra

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。

Palavras Relacionadas

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

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

多項分布

distribution)は、確率論において二項分布を一般化した確率分布である。 二項分布は、n 個の独立なベルヌーイ試行の「成功」の数の確率分布であり、各試行の「成功」確率は同じである。多項分布では、各試行の結果は固定の有限個(k 個)の値をとり、それぞれの値をとる確率は p1, …, pk(すなわち、i =

二項分類

減る。あるいは、工場での品質管理で言えば、問題のない製品を捨てることが減って、損失が減ることになる。 感度と特異度の関係や分類器の性能は、受信者操作特性曲線を使って視覚化、研究できる。 理論上、感度と特異度は独立しており、共に100%を達成することも可能である(人間が青のボールと赤の

二項

項が二個あること。 また, 二個の項。

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

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。

二項ヒープ

二項ヒープは二項木の集合として実装される(二分ヒープと比較すると、二分ヒープは単一の二分木から構成される)。二項木は再帰的に定義される。 次数 0の二項木は1つのノードをもつ。 次数 k の二項木は一つの根(root)をもち、その子はそれぞれ次数 k-1, k-2, …, 2, 1, 0の二項木の親である。

二項積

に対しては: ダブルドット積(二重点乗積)の定義には二通りあり、何れの意味で用いる規約になっているのかは文脈に注意すべきである。この二項積同士の積に対応する行列の演算はなく、このような定義を持ち出すことに疑問は無かろう。 通常のドット積(点乗積)が可換であるため、このダブルドット積(二重点乗積)もまたそうなる:

二項式

代数学における二項多項式あるいは二項式(にこうしき、英: bi­nomial)は、二つの項(各項はつまり単項式)の和となっている多項式をいう。二項式は単項式に次いで最も簡単な種類の多項式である。 二項式は二つの単項式の和となっている多項式をいうのだから、ひとつの不定元(あるいは変数)x に関する二項式

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

ポアソン分布

\end{aligned}}} n を無限大に近づけると、4つの下波括弧のうち、最初の下波括弧の部分は 1 に近づく。2番目の下波括弧の部分には n が出現しないので、そのままである。3番目の下波括弧の部分は e−λ に近づく。最後の下波括弧の部分は 1 に近づく。 したがって極限は存在し、 λ k e