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確率密度関数

の両方が確率密度関数を持つ時、あらゆる場合に2つの積分値は等しい。g が単射である必要はない。前者より後者の計算が簡単である場合がある。 上記の式は、1つよりも多くの変数に依存する変数（y と書く）に一般化できる。y が依存する変数の確率密度関数を f(x1, …, xn) とすると、依存関係は y

相關單字

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

確率質量関数

確率質量関数（かくりつしつりょうかんすう、英: probability mass function, PMF）とは、確率論および統計学において、離散型確率変数にその値をとる確率を対応させる関数のことである（単に確率関数ということもある）。 確率質量関数の定義域は離散的であるスカラー変数や確率変数ベク

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

数密度

数密度（すうみつど）は単位体積あたりの対象物の個数を表す物理量である。 対象物の粒子数に注目したいときには、密度よりも広く用いられるが、粒子1個あたりの平均質量が分かっていれば、密度と数密度は互いに換算できる。 例えば、摂氏0度、1気圧の1モルの気体は、22.4リットルの体積中にアボガドロ

確率変数

確率変数（かくりつへんすう、英: random variable, aleatory variable, stochastic variable）とは、統計学の確率論において、起こりうることがらに割り当てている値（ふつうは実数や整数）を取る変数。各事象は確率をもち、その比重に応じて確率変数はランダムに値をとる。

特性関数 (確率論)

は複素数の実部、z は z の複素共役、z∗ ≔ z' は共役転置行列を意味する。 確率変数の特性関数は、測度が有限な空間上の有界な連続関数の積分であるため、常に存在する。 特性関数は空間全体について一様連続である。 ゼロ付近では根を持たない (φ(0) = 1)。 有界である (|φ(t)| ≤ 1)。 エルミート関数である（φ(−t)

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」

確率的素数

404である。 確率的素数の性質は効率的な素数判定アルゴリズムの基礎であり、これは暗号理論に応用されている。これらのアルゴリズムは通常本質的に確率的である。任意の固定したaに対してaを底とする合成数の確率的素数がある一方、任意の合成数nに対して任意にaを選択した場合nが底aに対して擬素数である確率

密度汎関数理論

依存する電子密度によって一意に決定されることを論証する。これは、電子密度の汎関数に使用することによって、3つの空間座標について3N個の空間座標を持つN個の電子の多体問題を軽減するための土台を築く。この定理は、時間依存密度汎関数法（TDDFT）を開発するための時間依存

確度

(1)確実さの度合。 たしからしさ。 「～の高い情報」 (2)測定をするとき， ある一定の条件下で， 測定器に生じうる最大の誤差。

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

オービタルフリー密度汎関数理論

一粒子状態（オービタルと呼ばれる）に属する複数の電子として系を取り扱うことができると仮定することである。全波動関数は次にこれらの単一粒子オービタルのスレイター行列式として書くことができる。オービタル自身は有効コーン–シャムハミルトニアンの対角化によって得られる。単一粒子状態の電子の運動エネルギーはオービタル

尤度関数

function）とは統計学において、ある前提条件に従って結果が出現する場合に、逆に観察結果からみて前提条件が「何々であった」と推測する尤もらしさ（もっともらしさ）を表す数値を、「何々」を変数とする関数として捉えたものである。また単に尤度ともいう。 その相対値に意味があり、最尤法、尤度比検定などで用いられる。

酸度関数

(pH) が適用できない場合に用いられる。酸度関数には幾つかの種類があるが、酸についてはルイス・ハメットによって提唱されたハメットの酸度関数 H0 を、塩基についてはほぼ同じ形式の関数 H_ を用いる場合が多い。 一般的な水溶液の酸性・塩基性の尺度としては水素イオン指数 (pH) が広く利用されている。ところが、pH

積率母関数

確率論や統計学において、確率変数 X の積率母関数またはモーメント母関数（英: moment-generating function）は、期待値が存在するならば次の式で定義される。 M X ( t ) := E ( e t X ) , t ∈ R {\displaystyle M_{X}(t):=E\left(e^{tX}\right)

密度

」の和算書『（増補）算学稽古大全（さんがくけいこたいぜん）』（松岡能一：1806年）は、当時としては珍しく物理・実用的な事柄に多くの関心が見られた分厚い啓蒙書である。その書では密度が「寸重」・「尺重」という用語で表され、金144匁、水7貫400目などの値が記載されている。現代の値では金19.3 g/cm3＝143