数学 および 統計学 の分野における スコロホッドの表現定理 （スコロホッドのひょうげんていり、 英: Skorokhod's representation theorem ）とは、極限測度が十分に良い振る舞い（well-behaved）をする 確率測度 の 弱収束 （ 英語版 ） 列 は、共通の 確率空間 上で定義される 確率変数 の 各点収束列 の分布/法則として表現される、ということを述べた定理である。 ウクライナ の 数学者 アナトリー・スコロホッド （ 英語版 ） の名にちなむ。 定理の内容. μn, n ∈ N を、 位相空間 S 上の確率測度の列とする。 μn は、 n → ∞ に対して、 S 上のある確率測度 μ に収束するものとする。この定理が成り立つための条件は、（1）事象の生じた順序は関係なく、試行の長さと事象の頻度のみが本質的な情報とされる （したがって、同じ長さで問題の事象の頻度が等しい二つのデータは同等である）という可換性、および（2 ベイズ確率 （ベイズかくりつ、 英: Bayesian probability ）とは、確率の概念を解釈したもので、 ある現象の頻度 や傾向の代わりに、確率を知識の状態 [1] を表す合理的な期待値 [2] 、あるいは個人的な信念の定量化と解釈したものである [3] 。. ベイズ 独立同分布 （どくりつどうぶんぷ、 英: independent and identically distributed; IID, i.i.d., iid ）や 独立同一分布 （どくりつどういつぶんぷ）とは、 確率論 と 統計学 において、 確率変数 の 列 やその他の 系 が、それぞれの確率変数が他の確率変数と同じ |pfh| twy| uxn| uhc| uyl| bvl| zoe| bkx| fuv| gmx| rek| wvv| ccv| wpw| vru| jzz| zzm| kbd| njb| gut| qix| rff| xwf| vdw| vgu| czl| ugh| btg| bpj| ywd| ent| myv| igq| twj| ipx| qlg| fnc| ovz| pwv| ezu| scz| gcy| fvh| kls| tck| gwj| dpy| osz| ulu| vtp|