サンプリング

標本が与えられるが、そこから統計量を得て推定する際に（点推定?)だと...分布で欲しい

交差検証でいくために、標本を分割する

サンプリングというのは、ある与えられた確率分布 f(x) から標本列を得ること、要するに複雑な分布に従う乱数を発生させるための方法

累積分布関数の逆関数がわかれば

階段関数の近似サンプリング

定義域を0-1に区切って、一様乱数からの値でその階段上の値を求めて、サンプリングとする

個人的には上手く全体をカバーしてて理解が進んだ。

p(y)/(k∗q(y))>u だった場合それをuをp(z)に従うサンプルとする．

どうして、提案分布から棄却で、求めたい分布のサンプリングが得られるか？

確率密度関数の下(中)にいるかどうか、自分でコードを書いて納得する...

と思ったけど、昔円周率を求める奴やったのを思い出した。

あれが、提案分布(xが{0,1}で、y=1の一様分布で、x^2+y^2 < 1以下を出して、円周率（円の面積、積分計算）を出した。

f(x)がわかっていて、f(x)dxのintegralを求めたい場合は、サンプリングだ。サンプリングの目的、今回含めて多くの場合、積分ということを忘れていた。

サンプリングすると確率変数は、実現した？分布になる。

サンプリングとは何か？ということが、なんとなくわかってきたような。。