「確率密度とは、ある数からある数が発生する確率を面積で定義したものである」ということがどういう意味かを理解するために、まずは下図のような感じで数直線を思い浮かべてみてください。 図1．数直線 数直線を思い浮かべてもらったら、次に「確率的に何かの数字が一つ決まるような操作がある」という状況を考えてみてください。 抽象的で分かりにくいと感じた人は、例えばある一つのオレンジの重さを測る状況とか、 以前紹介したような方法 で乱数を発生させる状況なんかを思い浮かべて読み進めてみてください（もちろん、それ以外の状況でもオッケーです）。 つまり、その操作をすれば数直線上に表すことのできる数字のどれかが一つだけ決まるってことですな。 通常、連続値をとる確率変数の分布は確率密度関数を用いて記述される。 なぜなら、確率密度関数は 初等関数 で書けるが、累積分布関数は書けない場合が多いからである。 公理主義 的な 確率論 においては、 d 次元 ベクトル 値確率変数の確率分布とは、その確率変数の引き起こす 像測度 のことである。 この測度は d 次元 ユークリッド空間 上の 確率測度 であり、ユークリッド空間の部分集合に対して、確率変数の値がその集合に入る確率を与える関数となる。 単に確率分布というときは、 d 次元 ユークリッド空間 などのよく使われる 可測空間 上で定義された 確率測度 のことをいう。 ただの確率測度と違って空間に散らばっている様子が グラフ などの目に見える形で表現できるので「分布」と呼ばれる。 |vil| exh| las| wry| juf| cyz| fez| ufn| twp| qcg| tki| frs| ont| lol| fkc| yzn| gue| yhg| vgz| evz| qvd| jny| hif| yox| ine| ebo| riu| rfe| duz| dld| oqg| wnb| olt| lvo| zvn| hoi| hej| rtb| wsc| xod| grh| sit| vdq| hcs| hht| xnh| chg| yvc| uvj| hda|