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單字詳情

条件指数 (統計学)

{\displaystyle X'X} が完全な多重共線性(特異点と呼ばれる)にどれだけ近いかを示す指標である。状態指数ともいう。条件数や条件変数とは別の概念である。 条件指数は、最大の固有値とそれに続く各固有値の比の平方根として計算される。条件指数の解釈として「30より大きい指数は、強い共線性を示す」と経験則的に語られることもある。

相關單字

条件数

x} を近似的に求める際の不正確さの上限を与える。なお、これには丸め誤差の影響は考慮しない。条件数は行列の属性であって、計算に使うシステムの浮動小数点数の精度やアルゴリズムとは無関係である。この場合(非常に大まかに言って)、 b {\displaystyle b} の変化によって解である x {\displaystyle

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

推計統計学

statistics, inductive statistics)あるいは統計的推論(英: statistical inferenece)とは、母集団全体を知ることができない場合に、母集団から抽出された部分集団(抽出集団、標本集団)をもとに、確率論を用いて母集団の様子を推定する統計学の分野を言う。推計

カーネル (統計学)

度を推定するのに用いられる。その他の利用法としては、点過程の時間可変な強度の推定にも用いられる。そこでは窓関数(カーネル)は、時系列データとともに畳み込まれる。 ノンパラメトリックな推定を実行する際はふつう、(カーネル関数に加えて)カーネルの幅も指定されなければならない。 カーネルとは、非負実数値可積分関数

ベイズ統計学

的解釈を発展させた。ラプラスは、数多くの統計問題を解くためにベイズ的手法と現在は見なされるであろう手法を用いた。多くのベイズ的手法は後の執筆者らによって発展されたが、この用語は1950年代までこういった手法を言い表すためには一般的に用いれらなかった。20世紀の大半、ベイズ的手法は哲学的および実践的

コピュラ (統計学)

テール依存性という)での応用がしばしば考えられる。 金融工学の世界では『悪魔の関数』また『粉飾の関数』と揶揄される。CDO(Collateralized Debt Obligation)の格付けやリスク評価に関して特に正規コピュラ(ガウス・コピュラ)が広く使われた。正規コピュラを用いる実務上の利点は

統計力学

統計力学(とうけいりきがく、独: statistische Mechanik、英: statistical mechanics)は、系の微視的な物理法則を基に、巨視的な性質を導き出すための学問である。統計物理学、統計熱力学) とも呼ぶ。歴史的には理想気体の温度や圧力などの熱力学的

指標 (数学)

(Artin 1966)。G を任意の群としたとき、そのような準同型の集合 Ch(G) は点ごとの乗算の下でのアーベル群をなす。 この群は G の指標群と呼ばれる。しばしば、「単位的」な指標のみが考慮され、したがって像は単位円の中にある。このとき、その他の準同型は準指標 (quasi-character)

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」

指数

(1)数や文字の右肩に付記して, その累乗を示す数字や文字。 a² や an などの2 や n。 → 累乗 (2)物価・賃金などの経済数量の時間的変動や空間的差異を表すために, 基準を一〇〇として示した指標。

計数

(1)数をかぞえること, また数えて得た数値。 (2)経理・経済などに関すること。 「~に明るい人」 (3)〔数〕「濃度{(2)}」に同じ。

人口統計学

デモグラフィーに似た言葉としてデモグラフィックス (英: demographics) やデモグラフィックがある。人口を構成する各個人は、性別、年齢、住所、所得、職業、学歴、世帯構成などの社会経済的な属性データを持っている。デモグラフィ

生物統計学

またこれと平行して、ダーシー・トムソンの行った生物の形態の数学的研究(著書"On Growth and Form"にまとめられた)も、生物学の量的研究における先駆けとなった。 ^ Causton, D. R., & Venus, J. C. (1981). The biometry of plant

標本 (統計学)

また統計学的推定(標本から母集団の性質を推定する)を行うには、各標本に対し、それを選抜する確率を知る必要がある。このために様々な標本抽出法が開発されている。例えば異なる標本を選抜する確率がすべて同じならば、その抽出法を単純ランダム(無作為)抽出という。 日本工業規格では、標本(sample)を一つ以上の抽出単位からなる母集団の部分集合と定義している。

社会統計学

社会調査データを用いる場合は、大標本理論に基づき何らかの多変量解析法を用い、変数間の関連の大きさを解明することを目的とする。究極的な目的は、分析により説明変数(独立変数)と被説明変数(従属変数、目的変数)の関連を検討することにより、社会現象が起こる因果関係を解明

方向統計学

角度において、0度と360度は等価であり、すなわちたとえば180度は2度と358度の平均とはいえない。 このことから、ある種のデータ(この例では角度)の解析に関して特殊な統計手法が求められるということがうかがえる。 方向とみなされるデータとしては、他に曜日、月、方位、分子の二面角などが挙げられる。 あらゆる確率密度関数 p

語彙統計学

語彙統計学(ごいとうけいがく、lexicostatistics)は、語彙の語根を定量的に比較する比較言語学上の方法。語根の対応度合いによってのみ言語の系統図を作成する考え方である。 なお、言語年代学は「基礎的な語彙は比較的一定した速度で変化する」という仮定のもとに、語彙統計学

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。

地球統計学

内挿法と密接に関連しているが、それよりも遥かに複雑な計算問題を処理する必要がある。 地球統計学手法は、空間的な予測及びシミュレーションに関連する不確実性をモデル化するランダム関数(または確率変数)理論に基づく統計モデルに依存している。 逆距離加重、バイリニア補間、最近傍補間などの多くの単純な内挿法