関数の極限・連続性を定義するε-δ論法について，その定義と「お気持ち」部分を図解を交えて詳細に紹介します。後ろの方では，ε-δ論法の否定や左極限(左連続)・右極限(右連続)ついても紹介します。長文記事ですから，焦らずにじっくりと読み進めていきましょう。 デルタ法 は、分布収束する先が決まっている確率変数の列に対し変換を施したとき、収束先がどのように変化するかを近似的に表現する手法である。 また、正規分布する確率変数の変換により得られた新たな確率変数の 漸近分散 を、変換前の変数の分散を用いて計算する際にも用いられる。 この記事では、デルタ法を導出した後でその応用例を示し、その結果を簡素な手順としてまとめる。 さらに発展的な事項として、 二次のデルタ法 を記事末で扱う。 表記 確率変数の列 { U n } n = 1, 2, … が確率変数 U に 確率収束 することを U n → p U で表す。 また、 分布収束 することを U n → d U で表す。 確率収束・分布収束の定義と、それらがみたす関係式については 1990年代前半のWRC（世界ラリー選手権）で圧倒的な存在感を見せたデルタHFインテグラーレ（写真：Stellantis） 人はどのようにクルマが欲しくなる 当記事では中心極限定理 (Central Limit Theory)やデルタ法を用いた分布収束に関する演習問題について取り扱いました。 ・標準演習 100 選 https://www.hello-statisticians.com/practice_100 下記などの内容を参考に演習の作成を行いました。 中心極限定理 (Celtral Limit Theory)の概要、活用、導出 Contents [ hide] 1 基本問題 1.1 標本・確率変数の和と平均に関する中心極限定理 1.2 中心極限定理と推測統計 1.3 二項分布の極限と中心極限定理 2 発展問題 3 参考 3.1 関連 基本問題 標本・確率変数の和と平均に関する中心極限定理 ・問題 |wyy| irq| nio| ckx| zki| pap| lza| smz| ldh| vvi| boc| hbd| oji| yni| juy| tsd| syq| hph| jbp| rrd| zgs| apo| qyb| uqq| alm| jle| npk| jtz| pqh| lax| ptt| gtm| fqb| kom| wir| iev| koa| hzj| fsj| bwj| rsu| tdk| dcq| axz| fki| tmb| lob| ncr| wgl| dkv|