確率論とは? わかりやすく解説

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かくりつ‐ろん【確率論】

読み方:かくりつろん

偶然事象に関して、その起こ確率理論応用研究する数学一部門。公算論


確率論

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/10/06 02:26 UTC 版)

確率論(かくりつろん、: probability theory, : théorie des probabilités, : Wahrscheinlichkeitstheorie)は、偶然現象に数学的な模型(モデル)を与え、解析する数学の一分野。


注釈

  1. ^ 確率測度は、客観確率の持ついくつかの性質を選んだものであるが、ベイズ統計学のような主観確率も確率測度の条件を満たす。

出典

  1. ^ 日本数学会 2007, p. 157, 60 確率論.
  2. ^ Cardano 1961.
  3. ^ ラプラス 1997.
  4. ^ コルモゴロフ 2010.
  5. ^ 西岡 2013, p. 48, 4.3 乗法定理.


「確率論」の続きの解説一覧

確率論

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2017/03/01 04:25 UTC 版)

作用素」の記事における「確率論」の解説

詳細は「確率論」を参照 確率論で用いられる期待値分散共分散階乗モーメント英語版)などを取る操作作用素の例になっている

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確率論

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/06/07 15:19 UTC 版)

アンドレイ・マルコフ」の記事における「確率論」の解説

マルコフパフヌティ・チェビシェフおよびアレクサンドル・リャプノフとともにロシアにおける確率論研究のよき伝統つくった。 確率論における、マルコフ最も重要な業績は、今日マルコフ過程として知られる確率過程研究である。 マルコフは、ロシア作家プーシキン小説エヴゲーニイ・オネーギン』を素材に,文章中に現れる文字間つながりについての統計的な分析行った。そして文字系列どのように事象相次いで起こるときに、各事象起こ確率がそれに先行する事象影響を受ける場合考察する必要があることを見出しマルコフ過程概念導入したマルコフ過程理論は、現代確率過程論の一部分として、時間的に変化する確率的現象を扱う物理学、工学オペレーションズ・リサーチ生物学社会科学などに広く応用される

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確率論

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/02/13 23:33 UTC 版)

超準解析」の記事における「確率論」の解説

確率過程理論への超準解析応用もある(とくにブラウン運動ランダムウォークとして構成するもの)。Albeverio et.al.はこの研究領域への優れた導入含まれる近接分野への応用としては、釜江による個別エルゴード定理の超準的証明がある。

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確率論

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/02/17 10:15 UTC 版)

母数」の記事における「確率論」の解説

確率論では母数確率変数の確率分布特徴付ける数である。 例えば、正規分布母数は、平均 μ {\displaystyle \mu } および分散 σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} である。 また、ポアソン分布母数は、下記の定義式の中の λ {\displaystyle \lambda } である。 f ( k ; λ ) = e − λ λ k k ! . {\displaystyle f(k;\lambda )={\frac {e^{-\lambda }\lambda ^{k}}{k!}}.} ここで、 k {\displaystyle k} は確率変数、 e {\displaystyle e} はネイピア数である。 λ {\displaystyle \lambda } はポアソン分布に従う現象観測される平均回数を表す。

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確率論

出典:『Wiktionary』 (2021/11/30 04:47 UTC 版)

名詞

確率 (かくりつろん)

  1. (数学) 偶然現象数学的なモデル与えて考察する分野

参照


「確率論」の例文・使い方・用例・文例

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