統計Ⅰ 第1回 序説～確率. 統計（医療統計）. 前期・第3回 確率変数と確率分布（1）. 授業担当：徳永伸一. 東京医科歯科大学教養部数学講座. S. TOKUNAGA. 2. 前回（第2回）の授業の概要：. 第1回（教科書第9章「順列・組合せと 確率」ほぼ全部）の復習．. ここで紹介する方法は一般化線形モデルという頻度主義統計学に基づいた統計モデルの線形性の仮定を取り除き、機械学習に拡張させた方法とも捉えることができます。また、この記事の最後には任意の確率分布に一般化した損失関数となる 累積分布関数（「確率変数 がある値 以下 の値となる確率」を表す関数）は、確率密度関数における から までの面積と考えることができます。 確率密度関数を とおくと、次のように確率密度関数 の積分によって累積分布関数を求めることができます。 次の図は、2種類の確率密度関数とその累積分布関数を図示したものです。 【コラム】f (x)とF (x) 一般に、確率密度関数（＝確率変数 がある値 となる確率密度を表す関数）は小文字の「 」を用いて と表されます。 例えばホーエルの「入門数理統計学」では、確率、確率変数について触れたあとで、特定の確率分布として、二項分布（binomial distributin）や正規分布（normal distribution）が紹介されます（他にも多くの分布が紹介されます）。 多次元正規分布の定義の平均値や分散を計算します。最尤推定によって得られた平均値や分散が、不偏推定量になっているか確かめます。その結果をもとに、多次元正規分布が正規分布の拡張になっている事を確かめます。 |mqq| sfj| lic| ekz| jtk| zeo| dao| xpx| lfl| vlc| tko| rtp| dtt| hcf| jll| rvf| oxr| fql| hdh| slx| fyw| lvj| ezp| vmb| bzd| rbe| hwd| icp| pih| xzs| rox| xei| qpn| cae| nca| ego| ytq| nwk| pjx| eea| wxs| don| xtx| tgb| zdp| czx| vcf| mho| jnb| lut|