InversionMethod をテンプレートにして作成

開始行:
*逆関数法 Inversion Method ~ #image(InversionMethod.png,right,30%) 逆関数法（inversion method）とは、[[累積分布関数>Google:... &scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:Inversion met... ~ ***原理 連続型の確率密度関数 &mathjax( f(x) );を &mathjax(-\infty... |50|50|c |#image(Statistics/NormalDistribution/NormalDistribution.... |CENTER:確率密度関数 f(x)|CENTER:累積分布関数 F(x)| &scale(75){''Wikimedia Commons：'' [[Normal Distribution ... &mathjax( F(x) );は 0.0 〜 1.0 まで単調に増加するのが一般... #image(InversionMethod.png,right,30%) 関数を逆向きに見て、y軸側から標準一様乱数（0.0 〜 1.0）を... ~ ***事例｜指数乱数 事例として、指数分布 &mathjax(X 〜 E_x(λ)); に従う乱数の... #image(Statistics/ExponentialDistribution/ExponentialDist... 指数分布の確率密度関数は、右のようなグラフで、これを関数... &scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:Exponential d... #mathjax( f(x) = λ e^{-λx}　（　x \geq 0　）) ~ #image(Statistics/ExponentialDistribution/ExponentialDist... 指数分布の累積分布関数は、右のようなグラフで、これを関数... &scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:Exponential d... #mathjax( F(x) = 1 - e^{-λx} ) この逆関数は、&mathjax( F^{-1}(x) = -\frac{1}{λ} \ln(1-y)... #mathjax(X = -\frac{1}{λ} \ln(U) ) &small(註）：Uは、標準一様分布の確率変数で、0.0 〜 1.0 の... &small(註）：ln は e = 2.71828182...を底とする 自然対数（... 指数分布のパラメータ λ は、確率変数 X の 期待値 （1 / λ）... #mathjax(X = -μ \ln(U) ) ~ ***指数乱数のプログラム例 以下、Python で記述した例です。 __[[GitHub：InversionMethod.ipynb>https://github.com/koic... ~ ~ **APPENDIX ***関連ページ -[[Statistics/Probability]] -[[Statistics/UniformDistribution]] -[[Statistics/BinomialDistribution]] -[[Statistics/PoissonDistribution]] -[[Statistics/NormalDistribution]] -[[Statistics/ExponentialDistribution]] ~ ~

終了行:
*逆関数法 Inversion Method ~ #image(InversionMethod.png,right,30%) 逆関数法（inversion method）とは、[[累積分布関数>Google:... &scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:Inversion met... ~ ***原理 連続型の確率密度関数 &mathjax( f(x) );を &mathjax(-\infty... |50|50|c |#image(Statistics/NormalDistribution/NormalDistribution.... |CENTER:確率密度関数 f(x)|CENTER:累積分布関数 F(x)| &scale(75){''Wikimedia Commons：'' [[Normal Distribution ... &mathjax( F(x) );は 0.0 〜 1.0 まで単調に増加するのが一般... #image(InversionMethod.png,right,30%) 関数を逆向きに見て、y軸側から標準一様乱数（0.0 〜 1.0）を... ~ ***事例｜指数乱数 事例として、指数分布 &mathjax(X 〜 E_x(λ)); に従う乱数の... #image(Statistics/ExponentialDistribution/ExponentialDist... 指数分布の確率密度関数は、右のようなグラフで、これを関数... &scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:Exponential d... #mathjax( f(x) = λ e^{-λx}　（　x \geq 0　）) ~ #image(Statistics/ExponentialDistribution/ExponentialDist... 指数分布の累積分布関数は、右のようなグラフで、これを関数... &scale(75){Source：[[Wikimedia Commons File:Exponential d... #mathjax( F(x) = 1 - e^{-λx} ) この逆関数は、&mathjax( F^{-1}(x) = -\frac{1}{λ} \ln(1-y)... #mathjax(X = -\frac{1}{λ} \ln(U) ) &small(註）：Uは、標準一様分布の確率変数で、0.0 〜 1.0 の... &small(註）：ln は e = 2.71828182...を底とする 自然対数（... 指数分布のパラメータ λ は、確率変数 X の 期待値 （1 / λ）... #mathjax(X = -μ \ln(U) ) ~ ***指数乱数のプログラム例 以下、Python で記述した例です。 __[[GitHub：InversionMethod.ipynb>https://github.com/koic... ~ ~ **APPENDIX ***関連ページ -[[Statistics/Probability]] -[[Statistics/UniformDistribution]] -[[Statistics/BinomialDistribution]] -[[Statistics/PoissonDistribution]] -[[Statistics/NormalDistribution]] -[[Statistics/ExponentialDistribution]] ~ ~

ページ名: