Statistics/Probability
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開始行:
*確率
Probability
~
確率(probability)とは、現象に対する偶然的な頻度のことで...
確率は「面積」に例えるとわかりやすいかもしれません。現象...
#image(Venn.png,right,30%)
ベン図を使ってみましょう。「全体集合Uの面積」を 1.0 とす...
~
~
**Keywords
***確率変数
様々な値をとりうる変数 X があって、それぞれの値をとる確率...
例えば、さいころを投げたとき出る目の数 X は、1から6まで...
これは、次のように表すことができます(括弧の中は X がとる...
#mathjax(P(X) = \frac{1}{6} (X = 1,2,3,4,5,6))
また「3の目が出る事象の確率は 1/6 である」ことを以下のよ...
#mathjax(P(X=3) = \frac{1}{6} または P(3) = \frac{1}{6} )
一般的な関数とは異なり、確率関数では変数は実数ではなく「...
~
***確率分布
確率分布(probability distribution)とは、横軸に確率変数...
-確率変数が離散型のカテゴリ変数の場合
--例えば、クラスの中から一人を選んだとき、それが野球部、...
--カテゴリ変数の場合、X自体の順序、計算(平均)には意味は...
-確率変数が離散型の量的変数の場合
--例えば、サイコロを振って1〜6の目がそれぞれ出る確率(1...
--期待値(平均)の計算に意味があります(期待値:3.5)
-確率変数が連続型の場合
値に幅をもたせてその範囲に入る確率を求めします。確率を導...
~
***代表的な確率分布
理論的な確率分布は一般に数式で表されます。分布の形を決め...
-離散型確率分布
--__[[二項分布>Statistics/BinomialDistribution]]__
--__[[ポアソン分布>Statistics/PoissonDistribution]]__
//--幾何分布
--__[[一様分布>Statistics/UniformDistribution]]__
-連続型確率分布
--__[[正規分布>Statistics/NormalDistribution]]__ > 参考...
--__[[指数分布>Statistics/ExponentialDistribution]]__
--__[[F分布>Statistics/F-Distribution]]__
//--ガンマ分布
--__[[一様分布>Statistics/UniformDistribution]]__
-検定統計量が従う(連続型)確率分布
--t分布 > 参考:__[[t検定>Statistics/t-test]]__
--F分布 > 参考:__[[分散分析>Statistics/ANOVA]]__
--&mathjax(χ^2);分布 > 参考:__[[カイ二乗検定>Statistic...
~
***期待値
確率変数が量的な変数である場合、確率分布を特徴づける量の...
-離散型分布の場合の期待値
#mathjax(E(X) = \sum_{i=1}^{k} x_i P(X=x_i) )
-連続型分布の場合の期待値
#mathjax(E(X) = \int x f(x) dx )
~
~
***分散と標準偏差
確率分布を特徴づける量には、確率分布が期待値の周りにどの...
-離散型分布の場合の分散
#mathjax(V(X) = \sum_{i=1}^{k} (x_i - E(X))^2 P(X=x_i)...
-連続型分布の場合の分散
#mathjax(V(X) = \int (x - E(X))^2 f(x) dx )
尚、標準偏差は分散 V(X) の平方根をとった値として定義され...
~
***歪度と尖度
上記の期待値と分散以外で、確率分布を特徴づける値に歪度と...
-歪度(skewness):分布の非対称性を示す指標
-尖度(kurtosis):分布の尖り度合い(一般に正規分布の尖度...
~
***同時確率について
2つの確率変数を同時に考えた場合の確率を「同時確率」とい...
例えば、2つのサイコロA,Bがあって、Aの出る目がX、Bの出る...
-同時確率は条件付き確率(次節)を用いて以下のように書けま...
#mathjax(P(X,Y) = P(X|Y) P(Y))
-付記:2つの変数が独立であれば、以下の関係が成立します。
#mathjax(P(X,Y) = P(X) P(Y))
~
***条件付き確率について
ひとつの確率変数Yの値を前提とした場合の、もう一方の確率変...
-条件付き確率は、同時確率を使って以下のように計算できます...
#mathjax(P(X|Y) = \frac{P(X,Y)}{P(Y)})
-付記1:条件付き確率を使って同時確率を表現したのが以下。
#mathjax(P(X,Y) = P(X|Y) P(Y))
-付記2:XとYが独立である場合は以下の関係が成立します。
#mathjax(P(X|Y) = P(X))
~
~
**APPENDIX
***関連ページ
-[[Statistics/UniformDistribution]]
-[[Statistics/BinomialDistribution]]
-[[Statistics/PoissonDistribution]]
-[[Statistics/NormalDistribution]]
-[[Statistics/ExponentialDistribution]]
-[[Statistics/F-Distribution]]
-[[Statistics/Bayesian]]
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*確率
Probability
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確率(probability)とは、現象に対する偶然的な頻度のことで...
確率は「面積」に例えるとわかりやすいかもしれません。現象...
#image(Venn.png,right,30%)
ベン図を使ってみましょう。「全体集合Uの面積」を 1.0 とす...
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**Keywords
***確率変数
様々な値をとりうる変数 X があって、それぞれの値をとる確率...
例えば、さいころを投げたとき出る目の数 X は、1から6まで...
これは、次のように表すことができます(括弧の中は X がとる...
#mathjax(P(X) = \frac{1}{6} (X = 1,2,3,4,5,6))
また「3の目が出る事象の確率は 1/6 である」ことを以下のよ...
#mathjax(P(X=3) = \frac{1}{6} または P(3) = \frac{1}{6} )
一般的な関数とは異なり、確率関数では変数は実数ではなく「...
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***確率分布
確率分布(probability distribution)とは、横軸に確率変数...
-確率変数が離散型のカテゴリ変数の場合
--例えば、クラスの中から一人を選んだとき、それが野球部、...
--カテゴリ変数の場合、X自体の順序、計算(平均)には意味は...
-確率変数が離散型の量的変数の場合
--例えば、サイコロを振って1〜6の目がそれぞれ出る確率(1...
--期待値(平均)の計算に意味があります(期待値:3.5)
-確率変数が連続型の場合
値に幅をもたせてその範囲に入る確率を求めします。確率を導...
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***代表的な確率分布
理論的な確率分布は一般に数式で表されます。分布の形を決め...
-離散型確率分布
--__[[二項分布>Statistics/BinomialDistribution]]__
--__[[ポアソン分布>Statistics/PoissonDistribution]]__
//--幾何分布
--__[[一様分布>Statistics/UniformDistribution]]__
-連続型確率分布
--__[[正規分布>Statistics/NormalDistribution]]__ > 参考...
--__[[指数分布>Statistics/ExponentialDistribution]]__
--__[[F分布>Statistics/F-Distribution]]__
//--ガンマ分布
--__[[一様分布>Statistics/UniformDistribution]]__
-検定統計量が従う(連続型)確率分布
--t分布 > 参考:__[[t検定>Statistics/t-test]]__
--F分布 > 参考:__[[分散分析>Statistics/ANOVA]]__
--&mathjax(χ^2);分布 > 参考:__[[カイ二乗検定>Statistic...
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***期待値
確率変数が量的な変数である場合、確率分布を特徴づける量の...
-離散型分布の場合の期待値
#mathjax(E(X) = \sum_{i=1}^{k} x_i P(X=x_i) )
-連続型分布の場合の期待値
#mathjax(E(X) = \int x f(x) dx )
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***分散と標準偏差
確率分布を特徴づける量には、確率分布が期待値の周りにどの...
-離散型分布の場合の分散
#mathjax(V(X) = \sum_{i=1}^{k} (x_i - E(X))^2 P(X=x_i)...
-連続型分布の場合の分散
#mathjax(V(X) = \int (x - E(X))^2 f(x) dx )
尚、標準偏差は分散 V(X) の平方根をとった値として定義され...
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***歪度と尖度
上記の期待値と分散以外で、確率分布を特徴づける値に歪度と...
-歪度(skewness):分布の非対称性を示す指標
-尖度(kurtosis):分布の尖り度合い(一般に正規分布の尖度...
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***同時確率について
2つの確率変数を同時に考えた場合の確率を「同時確率」とい...
例えば、2つのサイコロA,Bがあって、Aの出る目がX、Bの出る...
-同時確率は条件付き確率(次節)を用いて以下のように書けま...
#mathjax(P(X,Y) = P(X|Y) P(Y))
-付記:2つの変数が独立であれば、以下の関係が成立します。
#mathjax(P(X,Y) = P(X) P(Y))
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***条件付き確率について
ひとつの確率変数Yの値を前提とした場合の、もう一方の確率変...
-条件付き確率は、同時確率を使って以下のように計算できます...
#mathjax(P(X|Y) = \frac{P(X,Y)}{P(Y)})
-付記1:条件付き確率を使って同時確率を表現したのが以下。
#mathjax(P(X,Y) = P(X|Y) P(Y))
-付記2:XとYが独立である場合は以下の関係が成立します。
#mathjax(P(X|Y) = P(X))
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**APPENDIX
***関連ページ
-[[Statistics/UniformDistribution]]
-[[Statistics/BinomialDistribution]]
-[[Statistics/PoissonDistribution]]
-[[Statistics/NormalDistribution]]
-[[Statistics/ExponentialDistribution]]
-[[Statistics/F-Distribution]]
-[[Statistics/Bayesian]]
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