統計的性質
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/07/08 22:59 UTC 版)
幾何ブラウン運動の確率変数 log(St /S0) は、平均(μ-σ2/2)t 分散 σ2t の正規分布にしたがい、その平均と分散は以下のように表せる。 平均 E ( S t ) = e μ t S 0 {\displaystyle \mathbb {E} (S_{t})=e^{\mu t}S_{0}} 分散 Var ( S t ) = e 2 μ t S 0 2 ( e σ 2 t − 1 ) . {\displaystyle \operatorname {Var} (S_{t})=e^{2\mu t}S_{0}^{2}\left(e^{\sigma ^{2}t}-1\right).}
※この「統計的性質」の解説は、「幾何ブラウン運動」の解説の一部です。
「統計的性質」を含む「幾何ブラウン運動」の記事については、「幾何ブラウン運動」の概要を参照ください。
統計的性質
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/25 14:40 UTC 版)
「ワイエルシュトラス関数」の記事における「統計的性質」の解説
アンサンブル平均はゼロ ⟨ W ( t + τ ) − W ( t ) ⟩ e = 0 {\displaystyle \langle W(t+\tau )-W(t)\rangle _{e}=0} 分散はγについてのみスケール不変となる。 V ( τ ) = ⟨ W ( t + τ ) − W ( t ) ⟩ e = 2 ∑ n = − ∞ ∞ 1 − cos ( γ n τ ) γ ( 4 − 2 D ) n , V ( γ τ ) = γ 4 − 2 D V ( τ ) {\displaystyle {\begin{aligned}V(\tau )&=\langle W(t+\tau )-W(t)\rangle _{e}=2\sum _{n=-\infty }^{\infty }{\frac {1-\cos(\gamma ^{n}\tau )}{\gamma ^{(4-2D)n}}},\\V(\gamma \tau )&=\gamma ^{4-2D}V(\tau )\end{aligned}}}
※この「統計的性質」の解説は、「ワイエルシュトラス関数」の解説の一部です。
「統計的性質」を含む「ワイエルシュトラス関数」の記事については、「ワイエルシュトラス関数」の概要を参照ください。
統計的性質
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2017/04/26 02:16 UTC 版)
一般に、実際の材料の強度にはばらつきがあり、疲労強度も同様である。S-N 曲線においても実験データが一本の曲線上に並ぶことはなく、試験を十分注意して行ったとしてもばらつきが生まれる。 S-N 曲線では2種類の確率分布が考えられる。1つは応力レベルを同じとしたときの破断繰り返し数の分布（ばらつき）で、もう1つは破断繰り返し数を同じとしたときの応力レベルの分布である。前者は疲労寿命分布、後者は疲労強度分布と呼ばれる。一般に、疲労寿命分布は、破断繰り返し数が少ない短寿命領域では分布は対数正規分布で近似でき、長寿命領域ではワイブル分布でよく近似できるといわれる。一方、疲労強度分布は、破断繰り返し数によらず正規分布で近似できることが多い。破壊確率を定数として、それぞれの破壊確率毎に描いた S-N 曲線を P-S-N 曲線と呼ぶ。いくつかの応力レベルにおける疲労寿命分布を得て、各々の疲労寿命分布上の同じ破壊確率の点を結ぶことで P-S-N 曲線を得ることができる。
※この「統計的性質」の解説は、「S-N曲線」の解説の一部です。
「統計的性質」を含む「S-N曲線」の記事については、「S-N曲線」の概要を参照ください。
統計的性質
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/11/21 04:45 UTC 版)
「Spike-triggered average」の記事における「統計的性質」の解説
LNPモデルに従って生成された応答の場合、白色化STAは、線形受容野にまたがる部分空間の推定値を提供する。この推定値の特性は次の通り。
※この「統計的性質」の解説は、「Spike-triggered average」の解説の一部です。
「統計的性質」を含む「Spike-triggered average」の記事については、「Spike-triggered average」の概要を参照ください。
- 統計的性質のページへのリンク
