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MultivariateHypergeometricDistribution

MultivariateHypergeometricDistribution
i 型の 個のオブジェクトを含む集合から n 回の非復元抽出を行う多変量超幾何分布を表す．
詳細
  • 多項分布における非負の整数 , , ..., のベクトル の確率は， であるならば に比例する．
  • 数 は任意の非負の整数でよく，n は 以下の任意の正の整数でよい．
  • 試行回数 n は任意の正の整数でよく， は任意の非負の整数でよい．
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例   (4)
確率密度関数：
累積分布関数：
平均と分散：
共分散：
確率密度関数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
累積分布関数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
平均と分散：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
共分散：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]//MatrixForm=
スコープ   (7)
多変量超幾何分布に従う擬似乱数の集合を生成する：
そのヒストグラムを確率密度関数と比較する：
分布母数推定：
サンプルデータから分布母数を推定する：
適合度検定：
歪度：
オブジェクトの数が等しいと分布は対称になる：
尖度：
極限では，二変量正規分布のような動作を示す：
相関：
ハザード関数：
周辺分布は既知の分布には簡約されない：
アプリケーション   (1)
12個の赤いボール．23個の青いボール，9個の緑のボールが入った壷がある．5個のボールを取り出した時の置換なしのサンプル分布を求める：
サンプルが厳密に2個の赤いボールと3個の緑のボールになる確率を求める：
サンプル中の各色の平均個数を求める：
30個のサンプルの構成のシミュレーションを行う：
サンプルを可視化する：
特性と関係   (2)
他の分布との関係：
二変量超幾何分布はHypergeometricDistributionに等しい：
バージョン 8 の新機能
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