確率分布
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確率分布
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/03/24 05:18 UTC 版)
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[1]。
出典
- ^ JIS Z 8101-1 : 1999, 1.3 確率分布.
- ^ Klenke, Achim (2014). Probability Theory: A Comprehensive Course (Second ed.). Springer. p. 41. ISBN 978-1-4471-5360-3. "We write if and say that has distribution ."
- ^ a b JIS Z 8101-1 : 1999, 1.4 2次元分布関数.
- ^ JIS Z 8101-1 : 1999, 1.6 周辺分布.
- ^ 今野 1995, 第1章パーコレーションのモデル.
- ^ 今野 1995, 第2章分岐過程.
- ^ 今野 1995, 第4章無限粒子系.
- ^ 今野 1995, 第5章その他のモデル.
注釈
確率分布
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/11/06 09:03 UTC 版)
確率密度関数については、横軸をアフィン変換し平均を0、分散を1にすることを正規化という。正規化することで、標準正規分布関数との、あるいは確率密度関数同士の比較が容易になる。
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確率分布
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/05/10 14:35 UTC 版)
いくつかの面が他の面よりも間隔が狭いような不均一な配置により、いくつかの数値が他の数値よりも出目の頻度が多くなることが疑われた。ホワイトドワーフに掲載されたテストでは、ゾッキヘドロンを5164回ロールした結果、出目の頻度は不均一であると結論付けられた。一部の数値は他の数値よりも大幅に多くなった。93を超える数値、および8未満の数値の出る確率が低い結果となった。テストが公開された後、ゾッキヘドロンは再設計され、全ての面がより均等に配置されるようになった。
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確率分布
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/22 02:11 UTC 版)
「ミクロカノニカルアンサンブル」の記事における「確率分布」の解説
小正準集団は孤立系に対応する。孤立系ではエネルギーが保存する。 系が小正準集団にあるとき、微視的状態 ω をとる確率分布 p(ω) は p ( ω ) = 1 W ( E ) χ Ω ( E ) ( ω ) {\displaystyle p(\omega )={\frac {1}{W(E)}}\chi _{\Omega (E)}(\omega )} で定義される。この確率分布を小正準分布と呼ぶ。ここで、E は系の巨視的なエネルギーである。 集合 Ω(E) は Ω ( E ) = { ω ; E − δ E < E ( ω ) ≤ E } {\displaystyle \Omega (E)=\{\omega ;E-\delta E<E(\omega )\leq E\}} であり、系が微視的状態 ω をとるときのエネルギー E(ω) が、巨視的なエネルギー E と（殆ど）等しくなるような微視的状態 ω の集合である。 χ は Ω(E) の指示関数で ω が Ω(E) に属すならば 1 を、さもなくば 0 を返す関数である。つまり、 χ Ω ( E ) ( ω ) = { 1 ω ∈ Ω ( E ) 0 ω ∉ Ω ( E ) {\displaystyle \chi _{\Omega (E)}(\omega )={\begin{cases}1&\omega \in \Omega (E)\\0&\omega \notin \Omega (E)\\\end{cases}}} である。微視的状態 ω∈Ω(E) は全て等しい重みで出現しており、これを等確率の原理という。 確率分布の分母に現れる規格化定数 W(E) は W ( E ) = ∑ ω χ Ω ( E ) ( ω ) = ∑ ω ∈ Ω ( E ) 1 {\displaystyle W(E)=\sum _{\omega }\chi _{\Omega (E)}(\omega )=\sum _{\omega \in \Omega (E)}1} である。W(E) は微視的状態 ω の数であり、状態数とも呼ばれる。
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確率分布
「確率分布」の例文・使い方・用例・文例
- 正規分布という確率分布
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