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Detalhes da Palavra

条件付き確率分布

確率論において、条件付き確率分布（じょうけんつきかくりつぶんぷ、英: conditional probability distribution）とは、確率変数 X と Y があり、X の値が特定の値であることを知ったときの Y の確率分布のことである。 条件付き累積分布関数・条件付き確率質量関数・条件付き

Palavras Relacionadas

条件付き確率

の条件付き確率は B の周辺確率に等しい。 2つの事象 A, B の積事象 A ⋂ B が空事象であることを、A と B は互いに排反 (mutually exclusive) であるという。排反事象の積は空事象となるため、その積事象の確率はゼロである。つまり、空事象 ∅ についていつでも P ⁡ ( ∅ )

条件付き確率場

条件付き確率場（じょうけんつきかくりつば、英語: Conditional random field、略称: CRF）は無向グラフにより表現される確率的グラフィカルモデルの一つであり、識別モデルである。これは自然言語処理、生体情報工学、コンピュータビジョンなどの分野で連続データの解析などによく利用され

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

確率分布関数

確率分布関数（かくりつぶんぷかんすう、英: probability distribution function）とは、確率論において、意味が曖昧な言葉である。文脈によって、以下の3つのどれかを指す。 累積分布関数 確率質量関数 確率密度関数 累積分布関数を分布関数と省略することもあり、それに確率を

連続確率分布

連続確率分布（れんぞくかくりつぶんぷ、英: continuous probability distribution）や連続型確率分布（れんぞくがたかくりつぶんぷ）は、確率論において、累積分布関数が連続な確率分布である。連続確率分布となるのは確率変数 X が連続型のときに限られる。絶対連続分布と区別する際は広義連続分布と呼ぶ。

離散確率分布

離散確率分布（りさんかくりつぶんぷ、英: discrete probability distribution）や離散型確率分布（りさんがたかくりつぶんぷ）は、確率論や統計学において、0 でない確率をとる確率変数値が高々可算個である確率分布のことである。 累積分布関数値が高々可算個であることと同値である。

条件付きコメント

条件付きコメント（じょうけんつきコメント）とは、Microsoft Internet Explorerに対して、コードを渡したり隠したりするのに使用できるHTMLソースコード中にある条件付きのステートメントである。Internet Explorer 5で初めて登場し、バージョン9までサポートされた。

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」

条件付き独立

付きの面積の比に相当する。 どちらの例でも、 Y {\displaystyle \color {gold}Y} を条件として R {\displaystyle \color {red}R} と B {\displaystyle \color {blue}B} は条件付き独立である（次式）。 Pr

分散 (確率論)

数学の統計学における分散（ぶんさん、英: variance）とは、データ（母集団、標本）、確率変数（確率分布）の標準偏差の自乗のことである。分散も標準偏差と同様に散らばり具合を表し、標準偏差より分散の方が計算が簡単なため、計算する上で分散を用いることも多い。 分散は具体的には、平均値からの偏差の2乗の平均に等しい。データ

条件付け

〔心〕 人や動物を訓練して特定の条件反射もしくは条件反応を起こさせるようにすること。 コンディショニング。

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

率分

(1)割合。 分数。 りちぶん。 (2)平安時代， 大蔵省の正倉に納める諸国からの官物のうち， 一〇分の二を割いて率分所に収納したこと。 正蔵率分。

付き付き

付き添いの者たち。 供の者。 「～の女ども勇め申せば/浮世草子・禁短気」

確率微分方程式

どちらも、確率微分方程式に対応する積分方程式の解となる確率過程 Xt の存在を要件とする。両者の違いは、基礎となる確率空間 (Ω, F, P) にある。弱解とは、確率積分方程式を満たす確率空間と確率過程をいい、強解は、与えられた確率空間の上で定義され、確率積分方程式を満たす確率過程をいう。 以下の確率微分方程式、

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。