確率分布 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
確率分布による標本データの当てはめ、pdf や cdf などの確率関数の評価、平均や中央値などの要約統計量の計算、標本データの可視化、乱数の生成などを行います。確率分布を処理するには、確率分布オブジェクト、コマンド ライン関数または対話型アプリを使用します。これらの各オプションについての詳細は、確率分布の操作を参照してください。 カテゴリ離散分布 整数値の分布から標本を計算、近似または生成 連続分布 実数値の分布から標本を計算、当てはめまたは生成 多変量分布 ベクトル値の分布から標本を計算、当てはめまたは生成 調査と可視化 分布関数のプロット、対話形式での分布の当てはめ、プロットの作成、乱数の生成 疑似乱数と準乱数の生成 疑似乱数および準乱数標本データの生成 リサンプリングの手法 ブートストラップ、ジャックナイフおよび交差検証を使用してデータ セットをリサンプリング
さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】
さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】 ■ さまざまな確率分布 (probability distributions) 観測される現象は，確率的に変動するものが多いと考えられます．その観測されたデータを説明する統計モデルに，どの確率分布を使えばうまく説明できるでしょうか． 正規分布や二項分布など，確率分布の種類は数多く，いろいろなカタチ（分布形）があります．確率分布の当てはめを考えるには，そのカタチ（分布形）を知ることが重要です．各確率分布の母数（パラメータ）によってそのカタチ（分布形）が決まります．確率変数には離散型と連続型があり，その範囲もさまざまです． このページは，代表的な確率分布について，それらを比較・検討しやすいように母数（パラメータ）やグラフ等を一覧表にまとめたものです． 1. 離散型確率分
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