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Деталі слова

統計分布

統計分布(とうけいぶんぷ)とは、統計集団における分布をいう。統計分布には、カノニカル分布、グランドカノニカル分布、レイリー分布、ラプラス分布、ベータ分布、ウィッシャート分布、一様分布、ロジスティック分布、対数正規分布、パレート分布、ディリクレ分布、誤差分布、超幾何分布、フォン・ミーゼス分布、極値分布、切断ガンマ分布などがある。

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十分統計量

十分統計量(じゅうぶんとうけいりょう)とは、十分性を持つ統計量を指す。統計量が十分性を持つ、また十分であるとは、その統計量が下記の性質を満たすことを指す。 ある統計データに対し、それが従う確率分布を示す母数 θ に対応するその統計量の値が決められた条件下で、データが出現する条件付き確率分布が、もはやθ

分類 (統計学)

分類(ぶんるい、英: classification)や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス(グループ)に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。

統計

〔statistics〕 集団現象を数量的に把握すること。 一定集団について, 調査すべき事項を定め, その集団の性質・傾向を数量的に表すこと。 「~をとる」

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。

統計学

statistics、推測統計学とも) 」に分類できる。記述統計学はデータの特徴を記述する学問であり、推計統計学は標本から母集団を推計する学問である。 記述統計学は、データ1つがもつ特徴を記述・説明することに着目した分野である。例えば小学生99人の身長データがあったとする。データ

統計法

統計法」「新統計法」と呼ぶことがある。 旧統計法 は1947年に成立した。その後、統計調査の重複を避けることなどを目的として1952年に成立した統計報告調整法とともに、日本の統計制度を半世紀以上にわたって規定した。 この旧統計法下の統計制度とその問題については、「日本の公的統計制度の歴史#旧統計法下の統計制度」を参照。

パラ統計

複数の自由度に従う統計である。ただ、現実には存在しない粒子を仮定することになる上、複数のフェルミ粒子の組として考えればよいので、2000年ごろには流行遅れとなった。 ^ 伊藤郁夫 (2008年3月24日). “パラ統計にしたがう超対称な量子力学模型”. 成蹊大学. 2022年9月4日閲覧。 ^ 上智大学

統計家

統計家(とうけいか、 statistician〈スタティスティシャン〉)とは、統計学の専門家である。類語にデータサイエンティストなど。学術的な側面を強調する場合は統計学者(とうけいがくしゃ)とも呼ばれる。 統計家は主に臨床統計、保険数理、市場調査などの分野で活躍している。統計

統計庁

Office)は、大韓民国における企画財政部傘下の国家行政機関。統計業務を全般的に計画し、統計基準を設定して総合・調整する等、各種統計資料の処理に関する業務を担当する。日本の総務省統計局に相当する。 大田広域市西区屯山洞920番地 政府大田庁舎3棟 庁長 代弁人 次長 企画調整官 監査担当官 統計教育院

統計局

総務省統計局が所管する主要な統計および統計調査 は、以下のとおり。*印は二次的統計(加工統計)をあらわす。 基幹統計: 国勢調査 人口推計* 住宅・土地統計調査 科学技術研究調査 小売物価統計調査 家計調査 全国家計構造調査 社会生活基本調査 個人企業経済調査 地方公務員給与実態調査 労働力調査 就業構造基本調査 サービス産業動向調査 産業連関表*

統計センター

局を中心とした政府統計組織体系が確立。 1893年(明治26年)11月10日:統計局を内閣書記官室に属する統計課に改組。 1898年(明治31年)11月1日:内閣統計課を改組し、内閣統計局を設置。 1920年(大正9年)5月15日:統計局と軍需局を統合し、内閣に国勢院を設置。統計局は国勢

統計モデル

_{n\to \infty }k/n=0} ならセミパラメトリックであり、そうでなければノンパラメトリックである。 パラメトリックモデルは、最も一般的に使用されている統計モデルである。 セミパラメトリックモデルとノンパラメトリックモデルについて、デイヴィッド・コックスは、「これらは一般的に、構造や分布形式の

SRH統計

_{p}^{cap}} を捕獲されるキャリアの密度と捕獲断面積で決定される時定数で表し、深い準位からのキャリアの放出の時定数 τ n e m i , τ p e m i {\displaystyle \tau _{n}^{emi},\tau _{p}^{emi}} を捕獲断面積とその深い準位のエネルギーで表している。

統計量

統計量、例えば100人の身長の平均は観測できる。また母数と対応する統計量(例の場合には母集団平均身長と100人の平均身長)との差(推定量の偏り)もランダム変数であるが、これは観測できるものではないから、統計量ではない。 統計量は、使用する目的に応じた名が付けられることがある。 要約統計量(記述統計量):

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