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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

相關單字

確率的ボラティリティモデル

1993年、スティーブン・ヘストンが誘導系の確率ボラティリティモデルとしてHestonモデルを提唱し、原資産のボラティリティ変化を記述した数理モデルを構築した。 数理ファイナンスにおいて、オプションなどのデリバティブや有価証券を評価するのに使われるモデルである。原資産となる有価証券のボラティリティ

確率要素

が弱可測関数であることとも同値である。 確率変数 離散確率分布 複素確率変数 単純確率変数 確率ベクトル（英語版） ランダム行列 確率分布 確率質量関数 確率密度関数 確率過程 確率場（英語版） 確率測度 確率集合 確率閉集合 確率コンパクト集合 [脚注の使い方] ^ Fréchet 1948. ^

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。

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」

確率的チューリング機械

確率的チューリング機械（かくりつてきチューリングきかい、英: Probabilistic Turing machine）は、計算可能性理論において、各時点で何らかの確率分布に従って状態遷移をランダムに選択する非決定性チューリング機械の一種である。 各遷移の確率がいずれも等しければ、決定性チューリング機械にその文字セット（一般に

確率的割引ファクター

royal Swedish academy of sciences & (2013), p.5 ^ インカム・ゲインのこと、例えば株式ならば配当、債券ならクーポンなどがそれにあたる。 ^ Cochrane & (2005), p.27 ^ Cochrane & (2005), pp.61-67 ^ Cochrane

的確

〔「てっかく」とも〕 肝要な点を確実にとらえているさま。 確かなさま。 「～な判断」「～な指示」「要点を～に示す」 ﹛派生﹜～さ（名）

的確

⇒ てきかく（的確）

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

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

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)

確率変数の収束

\infty }{\operatorname {plim} }}\,X_{n}=X.} 確率収束するならば、分布収束する[proof]。 確率収束しても、必ずしも概収束しない[proof]。 逆に、分布収束が確率収束を意味するためには、極限の確率変数 X が定数である必要がある[proof]。

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