多次元分布 - 版の履歴

2008年11月12日 (水) 06:28にAlbeit-Kunによる

2008-11-12T06:28:11Z

Orsjwiki: "多次元分布" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-20T02:16:37Z

"多次元分布" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007年7月17日 (火) 06:50に122.17.2.240による

2007-07-17T06:50:24Z

2007年7月13日 (金) 15:56に124.144.188.143による

2007-07-13T15:56:01Z

122.17.2.240: 新しいページ: ''''【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】''' $n$ 個の実数値確率変数 $X_1, \ldots, X_n$ を確率ベクトル$\mbox{\boldmath$X$}=( X_1, \ldots, X_n)$...'

2007-07-13T05:16:06Z

新しいページ: ''''【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】''' $n$ 個の実数値確率変数 $X_1, \ldots, X_n$ を確率ベクトル$\mbox{\boldmath$X$}=( X_1, \ldots, X_n)$...'

新規ページ

'''【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】'''

$n$ 個の実数値確率変数 $X_1, \ldots, X_n$ を確率ベクトル$\mbox{\boldmath$X$}=( X_1, \ldots, X_n)$ と考えたときの ${\mbox{\bf R}}^n$ 上の分布. $F(x_1,\ldots,x_n)=\mathrm{P}(X_1 \leq x_1,\ldots, X_n \leq x_n)$ を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を $X_1, \ldots, X_n$ の同時分布とも呼ぶ. これに対して $X_i$ の分布 $F_i(x) = P(X_i \leq x)$ を$X_i$ の周辺分布と呼ぶ.

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	<math>n \,</math> 個の実数値確率変数 <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> を確率ベクトル<math>\boldsymbol{X}=( X_1, \ldots, X_n) \,</math> と考えたときの <math>\mathbf{R}^n \,</math> 上の分布. <math>F(x_1,\ldots,x_n)=\mathrm{P}(X_1 \leq x_1,\ldots, X_n \leq x_n) \,</math> を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> の同時分布とも呼ぶ. これに対して <math>X_i \,</math> の分布 <math>F_i(x) = P(X_i \leq x) \,</math> を<math>X_i \,</math> の周辺分布と呼ぶ.		<math>n \,</math> 個の実数値確率変数 <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> を確率ベクトル<math>\boldsymbol{X}=( X_1, \ldots, X_n) \,</math> と考えたときの <math>\mathbf{R}^n \,</math> 上の分布. <math>F(x_1,\ldots,x_n)=\mathrm{P}(X_1 \leq x_1,\ldots, X_n \leq x_n) \,</math> を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> の同時分布とも呼ぶ. これに対して <math>X_i \,</math> の分布 <math>F_i(x) = P(X_i \leq x) \,</math> を<math>X_i \,</math> の周辺分布と呼ぶ.
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		+	[[category:確率と確率過程\|たじげんぶんぷ]]

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	'''【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】'''		'''【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】'''

−	<math>n \,</math> 個の実数値確率変数 <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> を確率ベクトル<math>\~~mathbf~~{X}=( X_1, \ldots, X_n) \,</math> と考えたときの <math>\mathbf{R}^n \,</math> 上の分布. <math>F(x_1,\ldots,x_n)=\mathrm{P}(X_1 \leq x_1,\ldots, X_n \leq x_n) \,</math> を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> の同時分布とも呼ぶ. これに対して <math>X_i \,</math> の分布 <math>F_i(x) = P(X_i \leq x) \,</math> を<math>X_i \,</math> の周辺分布と呼ぶ.	+	<math>n \,</math> 個の実数値確率変数 <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> を確率ベクトル<math>\boldsymbol{X}=( X_1, \ldots, X_n) \,</math> と考えたときの <math>\mathbf{R}^n \,</math> 上の分布. <math>F(x_1,\ldots,x_n)=\mathrm{P}(X_1 \leq x_1,\ldots, X_n \leq x_n) \,</math> を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> の同時分布とも呼ぶ. これに対して <math>X_i \,</math> の分布 <math>F_i(x) = P(X_i \leq x) \,</math> を<math>X_i \,</math> の周辺分布と呼ぶ.

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	'''【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】'''		'''【たじげんぶんぷ (multivariate distribution)】'''

−	$n$ 個の実数値確率変数 $X_1, \ldots, X_n$ を確率ベクトル$\~~mbox~~{~~\boldmath$~~X$}=( X_1, \ldots, X_n)$ と考えたときの ${\~~mbox~~{~~\bf~~ R}}^n$ 上の分布. $F(x_1,\ldots,x_n)=\mathrm{P}(X_1 \leq x_1,\ldots, X_n \leq x_n)$ を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を $X_1, \ldots, X_n$ の同時分布とも呼ぶ. これに対して $X_i$ の分布 $F_i(x) = P(X_i \leq x)$ を$X_i$ の周辺分布と呼ぶ.	+	<math>n \,</math> 個の実数値確率変数 <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> を確率ベクトル<math>\mathbf{X}=( X_1, \ldots, X_n) \,</math> と考えたときの <math>\mathbf{R}^n \,</math> 上の分布. <math>F(x_1,\ldots,x_n)=\mathrm{P}(X_1 \leq x_1,\ldots, X_n \leq x_n) \,</math> を多次元確率分布関数と呼ぶ. この多次元分布を <math>X_1, \ldots, X_n \,</math> の同時分布とも呼ぶ. これに対して <math>X_i \,</math> の分布 <math>F_i(x) = P(X_i \leq x) \,</math> を<math>X_i \,</math> の周辺分布と呼ぶ.

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(相違点なし)