Lectures :: Noboru Murata — Faculty of Science and Engineering, Waseda University
from 確率論を記号論理で形式的に学ぶ
Lectures :: Noboru Murata — Faculty of Science and Engineering, Waseda University
HTMLスライドで構成
多変量解析
信号処理
確率・統計
スライド
有限試行の確率空間
一般の確率空間
無作為に一点抜き出す試行によって考えられる確率測度$ P:\mathcal F\to]0,1] はLebesgue測度となる
厳密にはLebesgue外測度から構成する必要あり
https://manabitimes.jp/math/2728
Lebesgue測度$ Pの定義域$ \mathcal Fを$ \RのBorel集合族と呼ぶ
Buffonの針
確率密度
$ P(A)=\int_Af(\omega)\mathrm d\omegaであるとき、$ fを確率密度函数と呼ぶ
$ \mathrm d\omega\in\Omega\ne\Rだから、$ f(\omega)\mathrm d\omegaという計算はおかしいtakker.icon
確率密度函数を持つ確率測度を絶対連続な分布という
確率変数
$ X:\Omega\to\Rを、確率空間$ (\Omega,\mathcal F,P)上の確率変数(実確率変数)と呼ぶ
「変数」という呼び名は誤解を招きかねないのでやめるべきtakker.icon
from 檜山正幸のキマイラ飼育記 via /mrsekut-p/「確率変数」という言葉を使わない
可測写像と呼ぶことにする
ここでは出力の確率空間を$ \Rが土台の適当な空間としている
条件付確率と独立性
独立変数の和の性質
母数推定
平均の推定
最尤推定
仮説検定
正規分布に基づく検定
最尤推定に基づく検定
ノート
講義ノート 確率論 確率空間と極限定理
確率測度=確率分布としている
講義ノート 統計学 統計的推定と検定
こちらの方が詳しい?
統計データ解析I
統計データ解析II
https://www.murata.eb.waseda.ac.jp/
村田昇
#2025-01-22 13:24:51
#2024-10-16 22:05:00
#2024-09-30 23:18:48
#2023-12-14 10:45:24
#2023-11-26 16:37:16