確率・統計：ベルヌーイ分布、二項分布、カテゴリカル（マルチヌーイ）分布、多項分布｜澁谷直樹

この記事で扱う分布は、全て有限の事象です。 例えば、コインの裏表とかサイコロの目とかで例えることができる確率の分布。 値が連続ではないので離散分布とも呼ばれる。 その中でも、多項分布が最も包括的な分布。 多項分布がわかると二項分布やカテゴリカル（マルチヌーイ）分布が導き出せる。 さらに二項分布かカテゴリカル分布からベルヌーイ分布も導き出せる。 でも、これらを理解するにはベルヌーイ分布から積み上げていった方が分かりやすい。 ベルヌーイ分布コインを放り投げるとpの確率で表が出るとする。普通はpが50％と仮定するがそれはここでは本題ではない。 コインが表になる確率pを以下のように表現する。表記の仕方は色々あるがこの記事ではこうしている。 $$ \text{Ber}(X=1) = p $$ ここで、X=1は表、X=0は裏としている。それ以外の値はない。 縦に立つかもしれないとか実際にはあり得ても考

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マルチヌーイ分布