確率分布曼荼羅
https://gyazo.com/ecee8c9a4c73644409ca25c83cb9f7c6
学んだ確率分布を自分で可視化する文化(?)があるらしい
確かに、関連付けて覚えるのは良さそうmrsekut.icon
「ポアソン分布の確率密度関数はこう...」や「指数分布の期待値はこう...」のように、バラバラで覚えてしまうのは少しもったいないです。以下のように意外と関わり合っているので、関係性を理解しつつ学習してみましょう
例えば、二項分布のパラメータ𝑛が十分に大きい時、
正規分布𝑁(𝑛𝑝,𝑛𝑝(1−𝑝))に近似することが知られています。
また、試行回数𝑛が非常に大きく、成功確率𝑝が非常に小さい場合（しかし𝑛𝑝が一定の値𝜆（生起率）に近い場合）、二項分布𝐵𝑖𝑛(𝑛,𝑝)は𝑃𝑜𝑖𝑠𝑠𝑜𝑛(𝜆)に近似されます。
いろんな確率分布の関係を以下にまとめているので、是非ご覧ください。
https://gyazo.com/c0ab959adbe51f0f1df084468bbd0159