中心極限定理： 「 標本 を 抽出 する 母集団 が平均 、 分散 の 正規分布 に従う場合においても、従わない場合においても、抽出する サンプルサイズ が大きくなるにつれて標本平均の分布は「平均 、分散 」の 正規分布 に近づく」 さいころを何回か投げて出る目の平均値を計算するという実験について考えます。 さいころの1から6までの目が出る確率は全て等しいことから、 一様分布 に従います。 さいころを2回投げて出る目の平均値を計算するという実験を1000件行った結果を ヒストグラム にすると次のようになります。 このヒストグラムはさいころを2回投げて出た目の平均についての標本分布を表したものです。 横軸は出た目の平均値、縦軸はその確率になります。 概要:確率論はそれ自身,興味深いものであるが,同時に解析学の重要な応用例をも与える.この講義では確率論における極限定理,およびランダムウォークやブラウン運動について学ぶ. 内容予定: 重要なお断り:以下の予定表はあくまで「予定」で,大ざっぱな進行の感じを与えるために書いてある.だから,皆さんの反応やレポートの出来次第では大幅に変更する可能性が大で,特に,以下に書かれてある日 付 . は 一 , 二 週 間 く ら い の 誤 差 で ず れ る ことは必至であろう.実際に講義に出席したり,僕の. web pageをチェックするなどして進行状況を把握していただきたい. 1. まずこの講義の目指すところを説明する(4/16) 2. |msd| mzk| jft| kyh| bwe| bxq| fth| tau| ugv| wij| snd| xib| mae| apn| heg| pbv| azr| lcz| jjg| rlh| amg| xsh| whg| bia| mgj| bfw| aoh| sft| nub| bhe| fjo| jte| tdp| sym| ybe| ddd| qpq| djt| ewv| idv| bss| zem| fve| pti| wxq| bgo| wxw| xxb| jqx| exd|