ベルヌーイ分布の計算：期待値(平均)，分散，標準偏差の求め方【確率論】
ベルヌーイ分布の確率質量関数から，ベルヌーイ確率変数の期待値(平均)，分散，標準偏差を計算する方法を示します．ベルヌーイ分布は1回のベルヌーイ試行が従う確率分布であり，試行回数n=1とした二項分布B(1,p)に一致します…
確率論
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確率論
確率論
二項分布を正規分布で近似する計算と証明：中心極限定理の特殊な場合【確率論】
二項分布B(n,p)の確率変数Xについて，試行回数nが十分大きいとき，Xは近似的に正規分布 Norm(np, np(1-p)) に従うことを示します．二項分布の正規分布近似は，二項分布の確率質量関数の期待値周りにおけるテ…
微分方程式
1階常微分方程式の解き方と例題：変数分離形・一般解と特殊解
１階常微分方程式（変数分離形）の解き方を説明し，例題について一般解と特殊解を求めます． [expand title=”【スマホでの数式表示について】”][/expand] １階常微分方程式（変数分…
確率論
二項分布の計算：期待値(平均)，分散，標準偏差の求め方【確率論】
二項分布の確率質量関数から，二項確率変数の期待値(平均)，分散，標準偏差を計算する方法を示します．一般に，離散確率変数の期待値は，確率質量関数とその引数の積の総和として定義されます． [expand title=R…
確率論
確率論と統計学の表記法と意味
確率論と統計学は深く関係していると同時に，全く異なる方法論でもあります．関係性の深さゆえに「確率・統計」と併記されることも少なくありませんが，確率論と統計学はそれぞれ別の体系であるという視点も重要です．例え…
線形代数
内積(ベクトルの内積)とは？定義・公式・計算例・意味・英語訳【線形代数】
ベクトルの内積には2種類の定義の仕方があります．ひとつは長さと交角による定義で，もうひとつはベクトルの成分の積和による定義です．内積は2次元平面上のベクトルについて導入され，後者の定義から多次元ベクトルの内積へと拡張され…
統計学
統計的推定，点推定値，推定量の定義と意味【統計学】
[expand title=”【スマホでの数式表示について】”][/expand] 定義：推定，点推定値，推定量 母集団や分布を特徴づけるパラメータを，個の標本から得た観測値や個のiid確率変数を…
統計学
不偏推定量：なぜ不偏分散はn-1で割るのか：標本平均と不偏分散が不偏推定量であることを証明する【統計学】
標本平均と不偏分散が不偏推定量であることを証明します．この証明を通して，不偏分散の定義式にn-1が現れる原因を知ることができます． 標本平均と不偏分散はそれぞれ母平均と母分散の不偏推定量である 個のiid確率変数について…
統計学
統計量(statistic)の定義と意味について【統計学】
統計量(statistic)とは，標本データを表すn個の確率変数を引数とする関数のことです．したがって，統計量もまたひとつの確率変数となります． 統計量(statistic)の定義 標本データを表す個の確率変数 (1) …
多変量解析
重回帰分析の計算：線形パラメータの最小二乗推定 【多変量解析】
多次元の説明変数と1次元の被説明変数との間に線形関係があると仮定し，そのパラメータの値を推定することを，線形重回帰分析といいます．本稿では最小二乗法に基づく線形重回帰分析の計算法を詳述します． [expand title…
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