1-text-A5-size.dvi
1-text-A5-size : 2008/9/29(15:45) 第 4 章 標本分布論と漸近分布論 1 1.1 ランダム標本 標本分布論の枠組み 定義 4.1 X1 , X2 , . . . , Xn が母集団分布 f (x) からの標本の大きさが n のランダム標本であ るとは，X1 , X2 , . . . , Xn は互いに独立な確率変数列であって，各 Xi , i = 1, 2, . . . , n, は確率 関数または確率密度関数 f (x) に従うときをいう．また，X1 , X2 , . . . , Xn は独立同一に確率関数 または確率密度関数 f (x) に従うともいう． 多くの場合は n > 1 である．また， 注意 4.1 同時確率密度関数は = (X1 , X2 , . . . , Xn ) の同時確率関数または n f (x1 , x2 ,
$B>pJsE}7W3X (J
$B>pJsE}7W3X (J $B9V5A!V>pJsE}7W3X!W$K4X$9$k>pJs!!!!!! (J( $B99?7F| (J 2009 $BG/ (J 1 $B7n (J 21 $BF| (J) $B;~4V!'2PMK (J 7 $B!& (J8 $B;~8B (J $B>l=j!' (J403 $B65 $B$"$J$?$N9V;U!':#LnNII' (J $B8&5fB& (J email: konno(at)fc[dot]jwu[dot]ac[dot]jp $B%*%U%#%9%"%o!$+$i (J 13 $B;~ (J $B%7%i%P%9!J9V5A;~$KG[I[!K (J $B;n83$K$D$$$F (J 1 $B7n (J 20 $BF|$K $B;n83LdBj$H2rEzNc (J(2009.01
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Advances in Gaussian Processes - Tutorial at NIPS 2006 in Vancouver
http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2005/kihon1/10/hyodai.htm
http://toukei.pref.gunma.jp/NBJ2006.htm
