【大学数学】ポアソン分布(具体例やその意味、ポアソンの極限定理)【確率統計】
どの分野をやっていても頻繁に現れるポアソン分布について、ポアソンの極限定理による導出を含め、詳しく解説しました ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 確率統計のおすすめ参考書はこちら 「プログラミングのための確率統計」 https://amzn.to/2u4VZAf →教科書であって教科書でない面白い本。本文の途中に挟まれるQ&Aの数が尋常じゃない ※上記リンクURLはAmazonアソシエイトのリンクを使用しています --------------------------------------------------------------------------------------------
科学雑誌Newton（ニュートン）公式 on Twitter: "二つの図のうち「ランダムな点の分布」はどちら？ こう聞かれて，「左」と答える人もいるでしょう。実際は「右」がランダムな点の分布で，左は点どうしがなるべく重ならないように配置したものです。人は，ランダムである右の図から，“意味があり… https://t.co/0rNQAiiO6E"
二つの図のうち「ランダムな点の分布」はどちら？ こう聞かれて，「左」と答える人もいるでしょう。実際は「右」がランダムな点の分布で，左は点どうしがなるべく重ならないように配置したものです。人は，ランダムである右の図から，“意味があり… https://t.co/0rNQAiiO6E
中心極限定理の意味。サイコロの具体例から分かる確率分布の正規近似 | アタリマエ！
日本全国の20代男性の平均身長を知りたい場合、何百万といる20代男性全員のデータを集めるのは、時間とコストがかかりすぎてしまうので現実的ではありません。 代わりに使われているのが、無作為に選んだ数百人のデータを集めて「その数百人の20代男性の平均身長 \(\overline{X}\)」を「日本全国の20代男性の平均身長 \(μ\) の推定値」として利用する方法です。 ただ、この方法には1つ懸念材料があります。 それは、「たまたま身長の高い人ばかりを調査してしまったら、真の平均から大きく離れた統計結果になってくるのではないか？」ということ。 このような不安を抱えたままでは、せっかく得られた統計結果をどのくらい信頼していいか分かりません。 そこで重要になってくるのが、「真の平均からどのくらい誤差のある統計結果になる確率がどのくらいあるのか」を知ることです。 例えば「無作為抽出によって得られる平
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にゅーくれ on Twitter: "@tadanori12 @Newton_Science 全然違うんですがそれは…"
野中 純(阿寒湖まりも) on Twitter: "@Newton_Science 左より、右のほうが、ランダム関数の質がいいなぁとおもったｗ"
しまうま on Twitter: "@Newton_Science ＞人は，ランダムである右の図から，“意味がありそうなパターン”を読みとってしまいがち 星座がその典型だと思いました。 ランダムに配置された星々から、意味がありそうなパターンを読み取った物が星座ですね。"
ねももさき on Twitter: "@Newton_Science 赤枠：ガチャで爆死した人 緑枠：ガチャで大勝利した人 完全ランダムってこういうことなのよね https://t.co/t7xb4aEOfb"
TOGASHI Yuichi on Twitter: "（ここでのランダムの意味を推測するとおそらく）枠内の点の数はポアソン分布なので分散＝平均（つまり標準偏差＝√平均）で、枠を大きくするほど相対的なばらつきは小さくなる。なので、小さな枠を拡大してみるとひどくばらつくけど、遠目で見ると… https://t.co/5xLrcjGxZi"
mime on Twitter: "@nowadays_monkey @Newton_Science ここでいうランダムとは、ある点が枠内のどこにある確率も同様に確からしいということを言っているんだと思います。 そのようなランダムにおいて左のようなパターン（つまり、… https://t.co/U3NqZW8SSY"
peppercigar on Twitter: "@Newton_Science @outdated22 非人情の世界は癒されるねえ 右はポアソン分布でないの ボルツマン分布ならもっとばらつきが大きいような データの見えざる手、面白いよね"
tota | 統計学/R on Twitter: "基本の確率分布・標本分布（復習用）。 これだけでもお腹いっぱいになりますね。 https://t.co/heyZRUKovr"
https://twitter.com/ogawa_yutaro_22/status/1360735147117539328