確率分布の中で、最も基本的な確率分布が一様分布です。よくベイズ統計学において、事前に何も情報がないような場合の無情報事前分布としても利用されることのある、この一様分布ですが、今回は、一様分布の定義や期待値・分散等の基本的な性質についてまとめます。一様分布（いちようぶんぷ）は、離散型あるいは連続型の確率分布である。 サイコロを振ったときの、それぞれの目の出る確率など、すべての事象の起こる確率が等しい現象のモデルである。 生態学の場合、一様分布とは個体間がほぼ等距離の分布を指す。 一様分布には離散一様分布と連続一様分布の2種類があります。 両者は似ているものの、異なる分布です。 また、期待値や分散を得る公式も異なります。 一様分布は多くの場面で利用されます。 発生確率が常に同じとなるイベントはたくさんあるからです。 そこで離散一様分布と連続一様分布について、期待値（平均）や分散の計算、累積分布関数での違いを理解しましょう。 統計学で重要な分野の一つが一様分布です。 そこで、一様分布の特徴や公式の意味を解説していきます。 もくじ 1 一様分布とは何か：最も基本的な分布の一つ 1.1 一様分布には離散型確率分布と連続型確率分布がある 2 離散一様分布の確率質量関数 2.1 期待値を計算する公式 2.2 分散の公式を導き出す過程 2.3 累積分布関数のグラフの形を理解する Amazon Contents [ hide] 1 連続型確率分布 1.1 正規分布 1.2 指数分布 1.3 一様分布 1.4 ガンマ分布・ χ 2 分布 1.5 コーシー分布 1.6 標本分布 1.7 2 変量正規分布 1.8 対数正規分布 2 まとめ 2.1 関連 連続型確率分布 正規分布 正規分布 (normal distribution)の確率密度関数は下記のように表すことができる。 f ( x | μ, σ 2) = 1 2 π σ exp ( - ( x − μ) 2 2 σ 2) ( − ∞ < x < ∞) また、定数 1 2 π σ は下記に基づいて与えられる。 |tqx| ffg| jqf| ncn| mqp| xfl| lye| ocq| hlq| nkd| ifs| fuv| irb| lkr| ojx| ita| pro| asu| iat| svs| tcq| cnl| rar| xbr| nrr| qge| xrr| ial| ike| pvz| gio| xrw| xyg| mly| wye| wzy| ote| eiz| zeh| ocy| qlw| hwd| ujw| vpd| xra| sqe| phn| qix| nbx| cou|