How to calculate binomial probabilities
Suppose you’re doing something that has probability of success p and probability of failure q = 1 − p. If you repeat what you’re doing m+n times, the probability of m successes and n failures is given by Now suppose m and n are moderately large. The terms (m+n)! and m! n! will be huge, but the terms pm and qn will be tiny. The huge terms might overflow, and the tiny terms might underflow, even tho
度数分布 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Frequency (statistics)|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針
NABENAVI.net
ゲーム理論，賭けの科学を中心としたサイトNABENAVI.netです． CONTENTS ゲーム理論のナビゲータ 研究活動 賭けの科学 じゃんけん研究 プロフィール リンク 連絡先・アクセス いろいろ このサイトは 更新履歴 新着情報 - 最近の更新 「じゃんけん研究」のページを更新．(2010.09.18) 待望の「じゃんけん研究」のコンテンツ作成へ踏み出しました．まず，話題の「わたなべじゃんけん」の解説とビデオを公開！(2008.04.26) ゼミナールゲーム理論に誤り・誤植が見つかっています（特に演習問題の解答）．皆様には御迷惑をおかけしています．正誤表と訂正を「ゼミナールゲーム理論入門」のページに掲載しています．(2008.04.23) 「ゼミナールゲーム理論入門」の発売に関して，コンテンツを整理しました．古い講義資料などはなくなりました．これまでの講義ノートは「ゼミナールゲーム理
確率密度関数・分布関数
サイトのTOP→理系インデックス 確率・統計のTOP→確率・統計インデックス （１） サイコロを振った時に出る目を確率変数 X として、確率密度関数 f ( x ) と分布関数 F ( x ) を記述せよ。 （２） 以下の確率密度関数 f ( x )について、確率密度関数のグラフ、分布関数のグラフを図示せよ。さらに期待値、分散を求めよ。 （３） 以下の確率密度関数 f ( x )について、確率密度関数のグラフ、分布関数のグラフを図示せよ。さらに期待値、分散を求めよ。 設問（１）の解説 確率変数 Ｘ （ １～６ ） を横軸にとると、サイコロの確率密度関数、分布関数は以下のようになる。 設問（２）の解説 確率密度関数 分布関数 期待値 分散 （別解）分散の定義そのままに従えば 設問（３）の解説 確率密度関数 分布関数 期待値 分散 （別解）分散の定義そのままに従えば サイトのTOP→理系インデ
ナチュラル研究所
設置場所：北緯：35°39' 28.08", 東経：139°24'05.40", 標高：101m 東京都日野市南平2丁目 観測開始：2003年5月 データは5分に1回更新中
本の虫: 確率分布の使い方
C++0xのstd::randomには、様々な分布クラスが存在する。一体どうやって使い分ければいいのか。ここでは、ゲームにたとえて考えてみる。 もっとも簡単な分布は、一様分布（Uniform distributions）である。これは、a ≦ i ≦ b, の範囲の値iを、それぞれ等しい確率で返す分布である。 ゲームでいえば、サイコロやルーレットなどの実装に使えるだろう。 // 六面サイコロの実装 int main() { std::mt19937 rng ; // 一様分布 // 0から5までの数字を等しい確率で返す分布 std::uniform_int_distribution<> dice(0, 5) ; int a[6] = { } ; // 六面サイコロの出た目の回数を記録する配列 // 600回サイコロを振る for ( int i = 0 ; i != 600 ; ++i )
計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法を買った - 射撃しつつ前転 改
Dirichlet分布からのサンプリングを実装するときに使おうと思って、echizen_tmさんのところで大プッシュされていた計算機シミュレーションのための確率分布乱数生成法を買った。 結局、Diriclet分布からのサンプリングについてはガンマ分布からのサンプリングに還元でき、ガンマ分布からのサンプリングはこちらの調査資料の方に詳しく載ってた(pdf)ので、この本が届く前に実装は終わってしまったのだが、600ページ近くあって、いろいろな分布からのサンプリング法が載っているので、これからきっと、役に立つ日がくるだろう。 とりあえず、正規分布からのサンプリングで、Box-Muller法よりも速い方法を探していたのだが、Ziggurat法というのがBox-Mullerの5倍ぐらい速いらしい。Wikipediaと違って正規分布の場合に特化した場合の実装方法が載っているので、後で実装してみようと思
ポアソン分布 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ポアソン分布" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2016年10月)
書評: 集合知プログラミング(Programming Collective Intelligence) | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
献本いただいたもの。 翻訳が出ると聞いてからずっと気になっていた本なので、いただけたのはとてもラッキーだった。 集合知プログラミング 著者／訳者：Toby Segaran 出版社：オライリージャパン( 2008-07-25 ) 定価：￥ 3,570 原題(Building Smart Web 2.0 Application)にあるとおり、集合知プログラミングは、ウェブサイトの背後でいろいろと賢いことをするために使えるいろいろな技法を広く紹介した技術書だ。 大勢の過去の行動データから推薦を行なう 集団をグループに分ける 検索エンジンとランクづけ 最適解を低コストで見つける スパム判定 条件判定のルールを生成する 価格モデルを作っての価格予測 カーネルメソッドやサポートベクトルマシン 遺伝的プログラミング といったトピックが、Pythonのサンプルコードとあわせて解説されている。 内容は、読む
統計的に正しいランキングを行う方法 - Hello, world! - s21g
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 ポジティブ／ネガティブ投票による正しいランキング方法が以下の記事で紹介されています。 How Not To Sort By Average Rating この計算方法では、投票数が少ない場合には分散が大きく不正確な評価で、 投票数が多くなるにつれて分散が小さく正確な評価が得られているという事を考慮しています。以下数式 これはScoreの信頼区間を表しています。 この信頼区間の下界をランキングのスコアにすれば良い事になります。 ここで、は、 です。全体に占めるポジティブ投票数の割合ですね。 は標準正規分布上の 信頼区間の有意確率です。 さて、五段階評価によるRatingに同様のテクニックを適用する場合はどうしたらいいでしょうか
The Danger of Naïveté
07 Dec 2007 The Danger of Naïveté In my previous post on shuffling, I glossed over something very important. The very first thing that came to mind for a shuffle algorithm is this: for (int i = 0; i < cards.Length; i++) { int n = rand.Next(cards.Length); Swap(ref cards[i], ref cards[n]); } It's a nice, simple solution to the shuffling problem: Loop through each card in the deck. Swap the current c
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
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
Normal Approximation to Binomial
Amazon.com: Random Number Generation and Quasi-Monte Carlo Methods (CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics, Series Number 63): Niederreiter, Harald: Books
Quasi-random sequences
確率・統計 (5) 正規分布
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
Amazon.co.jp: 入門ベイズ統計―意思決定の理論と発展: 松原望: 本
Probability density function - Wikipedia
Cumulative distribution function - Wikipedia