対数正規分布 - Wikipedia
確率論および統計学において、対数正規分布（たいすうせいきぶんぷ、英: log-normal distribution）は、連続確率分布の一種である。この分布に従う確率変数の対数をとったとき、対応する分布が正規分布に従うものとして定義される。そのため中心極限定理の乗法的な類似が成り立ち、独立同分布に従う確率変数の積は漸近的に対数正規分布に従う。 定義[編集] 平均 μ と標準偏差 σ > 0 に対し、正の実数を値にとる確率変数 X の確率密度関数 f(x) が で与えられるとき、確率変数 X は対数正規分布に従うという。また、上記の確率密度分布に対応する対数正規分布を Λ(μ, σ2) と表記する[1]。 このとき、対応する分布関数 F(X) は である。ただし、erfc は相補誤差関数、Φ は標準正規分布の分布関数である。 標準対数正規分布[編集] 特に μ = 0, σ2 = 1 のとき
連続確率分布 - Wikipedia
連続確率分布（れんぞくかくりつぶんぷ、英: continuous probability distribution）や連続型確率分布（れんぞくがたかくりつぶんぷ）は、確率論において、累積分布関数が連続な確率分布である。連続確率分布となるのは確率変数 X が連続型のときに限られる。絶対連続分布と区別する際は広義連続分布と呼ぶ。 広義連続分布では、確率変数 X の値 a に対して常に P(X = a) = 0 である。これは必要十分条件である。しかし、確率変数が連続型でも広義連続分布でない場合は、必ずしもそうではない。広義連続分布ではない例として退化分布がある。退化分布などでは P(X = a) > 0 となることもありうる。 広義連続分布では確率密度関数が存在しない場合があるが、絶対連続分布では必ず確率密度関数が存在する。 なお、連続確率分布は単に確率変数が実数などの連続値になる場合の確率分
Mean - Wikipedia
This article is about quantifying the concept of "typical value". For other uses, see Mean (disambiguation). For broader coverage of this topic, see Average. For the state of being mean or cruel, see Meanness. A mean is a numeric quantity representing the center of a collection of numbers and is intermediate to the extreme values of a set of numbers.[1] There are several kinds of means (or "measur
Probability distribution - Wikipedia
In probability theory and statistics, a probability distribution is the mathematical function that gives the probabilities of occurrence of different possible outcomes for an experiment.[1][2] It is a mathematical description of a random phenomenon in terms of its sample space and the probabilities of events (subsets of the sample space).[3] For instance, if X is used to denote the outcome of a co
確率分布 - Wikipedia
この場合の確率を全て表すには、全ての連続区間での確率を求めることになる。次の電話が a - b 時間後になる確率は次の式で表せる： 累積分布関数 FX を で定めれば、 のように、一変数関数で分布を表現できるので便利である。さらに、FX の導関数 fX は確率密度関数と呼ばれ、確率は積分を用いて と書ける。 通常、連続値をとる確率変数の分布は確率密度関数を用いて記述される。なぜなら、確率密度関数は初等関数で書けるが、累積分布関数は書けない場合が多いからである。 公理主義的な確率論においては、d次元ベクトル値確率変数の確率分布とは、その確率変数の引き起こす像測度のことである。この測度は d次元ユークリッド空間上の確率測度であり、ユークリッド空間の部分集合に対して、確率変数の値がその集合に入る確率を与える関数となる。 単に確率分布というときは、d次元ユークリッド空間などのよく使われる可測空間上
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