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{\sqrt {1001}}-{\sqrt {999}}\simeq 31.638584-31.606961=0.031623} 有効数字が5桁になってしまう。 有効数字が8桁なので本来なら±0.00000005%程度の誤差であるはずが、±0.00005%程度、ざっと1,000倍の誤差を含むことになる。
〔probability〕
誤り率 (エラー率、英: Error rate) とは、誤りの頻度を意味する言葉で、次のような用例がある。 ベイズ誤り率(英語版) 符号誤り率 比較毎誤り率(英語版) 残存符号誤り率(英語版) ソフトエラー率(英語版) 人的エラー率予測手法(英語版) ビタビ誤り率(英語版) 単語誤り率(英語版)
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(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
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
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
誤差分布(ごさぶんぷ)は、連続型の確率分布であり、指数べき分布、一般誤差分布とも呼ばれる。 独立変数が確率変数 x ( − ∞ < x < ∞ ) {\displaystyle x~(-\infty 誤差分布の確率密度関数は、3つのパラメータ μ ( − ∞ < μ