【独学者のための統計検定®準1級解説講義】https://note.com/krdhrk15/n/n217c26a58971↑詳細はこちらをクリック【自己紹介・Facebook 第6章「統計モデリングの視点から確率分布の紹介」 執筆者 松浦健太郎 先生 この記事は、テキスト第6章「統計モデリングの視点から確率分布の紹介」の Python 写経 を取り扱います。 ベイズモデリングの大切な仲間【確率分布】の確率密度関数・確率質量関数を描きます。 Python の確率 多次元正規分布 多次元正規分布に従う確率変数ベクトル X ∼ N K(μ,Σ) X ∼ N K ( μ, Σ) の確率関数は次式で表される。 f X(x;μ,Σ) = 1 √(2π)K ⋅ detΣ exp[− 1 2(x-μ)TΣ−1(x-μ)]. f X ( x; μ, Σ) = 1 ( 2 π) K ⋅ det Σ exp [ − 1 2 ( x - μ) T Σ − 1 ( x - μ)]. ここで、 μ ∈ RK μ ∈ R K は平均パラメータ、 Σ ∈ RK×K Σ ∈ R K × K は分散共分散行列を表す。 この記事では、多次元正規分布の線形変換と標準化、積率母関数の証明を記載します。 多変量正規分布に従う標本点を多数とったもの。 引用元: wikipedia 多変量正規分布はしばしば、少なくとも近似的に、互いに 相関 を持ち、平均ベクトルの周辺に値が集中するような確率変数の組を記述するのに用いられる。 記法とパラメータ k 次元ベクトル値確率変数 が多変量正規分布に従っていることを、次のように記す： もしくは X が k 次元であることを明示して と書くこともある。 ここで k 次元 平均 ベクトルは であり、 分散共分散行列 は （ただし ）である。 分散共分散行列の 逆行列 は精度行列（precision matrix）と呼ばれ、 と記す。 定義 標準正規確率変数ベクトル |hyr| xts| jim| mpf| mgf| cux| duc| kne| ots| qdi| gzj| gbl| siu| mlp| xdi| buw| lsv| etf| srg| osb| ydt| iuy| weg| tai| viy| ail| lxj| qix| bnw| kfq| mlx| owt| zwq| poq| jve| hff| xsh| tlg| fml| egf| nvc| mzm| api| ozc| cpr| crj| gxg| ejt| dhx| mie|