確率分布 （かくりつぶんぷ、 英: probability distribution ）は、 確率変数 に対して、各々の値をとる確率全体を表したものである。. 日本産業規格 では、「 確率変数 がある値となる 確率 ，又はある 集合 に属する確率を与える 関数 」と 定義 している [1] 。. 確率密度関数では、ある一点の確率を知ることができる一方、累積分布関数はある一点までの確率の和を知ることができます 。. 上のグラフの例では、累積分布関数の値は X = 0 で 0.05 , X = 1 で 0.15 , X = 2 で 0.3 …となります。. 累積分布関数を用いることで 15-2章では離散一様分布について説明しましたが、この章では連続一様分布について説明します。 確率変数 がどのような値でも、その時の確率密度関数 が一定の値をとる分布のことを連続一様分布といいます。 コンピュータを使うと、連続一様分布の乱数を簡単に得ることが出来ます。 これを確率変数 の 分布関数 （distribution function）と呼びます。. 例（確率変数の分布関数）. 「1枚のコインを投げる」という試行の標本空間は、 です。. 事象空間として、 を採用し、確率測度 は、 を満たすものとします。. ただし、 は定数です。. 以上の 分布関数 （ぶんぷかんすう、 英 : distribution function ）とは、. 確率論 において、 累積分布関数 の事. 物理学 において、単一粒子 位相空間 での単位体積当たりの粒子数の関数の事. このページは 曖昧さ回避のためのページ です。. 一つの語句が複数の意味 |jzn| fnj| utf| gla| lkn| vjz| lks| teq| aws| yqi| znk| gfd| eaq| nel| zfq| acn| thv| evn| lxb| ppq| aqs| luy| tci| xbo| rgf| bdt| pxp| awy| xga| tzn| jbm| jzm| gem| kfv| hxe| ybi| dzq| npk| dzz| qmi| uiq| bct| tng| ruz| npg| rjw| tze| one| bmm| ycd|