種類の帰結がある それぞれの帰結が生起する確率がなるベクトルで表されているとき、どちらのベクトルが好ましいかの決め方 種類の帰結に重みを付けての正負で決められる場合と、の各要素の正負を要素ごとに評価する場合とに２分してみる。後者は帰結の種類…

こちらの続き を共有する標準正規分布に従う個の確率変数の同時分布を考える :標準正規分布に従う確率変数 :が従う確率密度分布(いずれも標準正規分布) :の確率(累積)分布 はの相関係数行列である なるがあり と特異値分解する このときとする :の下でのの同…

こちらの続き 多変量標準正規分布 複数の確率変数()があり、それらは相互に独立 個々の確率変数は、平均０、分散１の正規分布 原点からの距離の２乗に応じて、確率が一定割合で減じる分布 複数のが独立であるときの同時確率分布 同時確率は個々の変数の確率…

こちらの続き 下の例は、指数分布の例 これは、まだ、正規分布と指数分布との関係を使いきっていない状態 その点に対応するのは、明日の記事 # 指数分布の評価するべき値を指定 minX<-0 maxX<-5 kizami<-0.05 nV<-3 # 変数の数 # 変数ごとにパラメタ(期待値…

こちらの続き 複数の確率変数がそれぞれ正規分布に従うときに、その同時分布は、変数間の相関の程度に応じて、「球」を「楕円」にすることで実現できる。それが、こちらで、正規分布だったらいいのにな、という話 球の楕円化は、行列でコレスキー分解とか固…

こちらの記事では、その冒頭に「怪しい」と書いた通り、怪しい話だった。 とは言え、いくつか、このことを考えている 考えを進める上で、「和」の分布について考えることは、「同時分布」について考えることの、一部であること 一部ではあるけれども、「同時…

かなり怪しい話。 こちらとこちらで、独立する確率変数の和の分布について書いた 和の分布の確率密度分布は、２つの変数の分布の積であって、和の分布の特性関数は、２つの変数の分布の特性関数の積であること、何かしら、うまい工夫をすると、相関する２確…