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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。
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(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(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
確率論や統計学におけるモーメント(英: moment)または積率(せきりつ)とは、確率変数のべき乗に対する期待値で与えられる特性値。 X を確率変数、α を定数としたときに、α に関するn次モーメント (n-th order moment) は次で定義される。 ⟨ ( X − α ) n ⟩ n = 1 , 2 , … {\displaystyle
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。
(4): 451–8. doi:10.1192/bjp.169.4.451. PMID 8894196. ^ Corstorphine, E; Waller, G; Lawson, R; Ganis, C (Jan 2007). “Trauma and multi-impulsivity in the
〔probability〕