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MATHEMATICA ガイド
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関数
- BinormalDistribution
- ChiDistribution
- ChiSquareDistribution
- FisherZDistribution
- FRatioDistribution
- HalfNormalDistribution
- HotellingTSquareDistribution
- InverseChiSquareDistribution
- JohnsonDistribution
- LogMultinormalDistribution
- LogNormalDistribution
- MaxwellDistribution
- MultinormalDistribution
- MultivariateTDistribution
- NoncentralChiSquareDistribution
- NoncentralFRatioDistribution
- NoncentralStudentTDistribution
- NormalDistribution
- RayleighDistribution
- SkewNormalDistribution
- StudentTDistribution
- TsallisQGaussianDistribution
- VoigtDistribution
- 関連するガイド
正規分布および関連分布
中心極限定理は,一様分布の独立変数は,十分裾の軽い分布であれば正規分布に収束することを示す.これは,厳密な分布がある数量について知られていない場合,何らかの平均化処理が行われているなら最終的には正規分布になるということを意味する.これは統計的決定法の長いリストの規定であり,多くの場合最終的には正規分布になるので,いろいろな種類の正規変数が望まれる.
代表的な例代表的な例 |
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パラメトリック検定やそれと同等のノンパラメトリック検定を選ぶ
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最尤推定値とCramér-von Mises推定値を比べる
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風速についての2つのモデルを比べる
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両側確率を計算する
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ノンパラメトリック密度推定について信頼性のエンベロープを作成する
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地震のマグニチュードについての混合モデルを分解する
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正規分布にアフィン変換を施す
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エッジワースの展開を行って分布を近似する
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複数のデータ集合に対して同時に位置と尺度の検定を行う
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派生分布のシミュレーションを行う
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密度推定の最適化問題を解く
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分布の主部に新しい裾を重ね継ぎする
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任意の分布やデータ集合の適合度を検定する
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分布を切断する
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フィットした多変量分布の分布関数を可視化する
参照項目参照項目
正規および関連分布
NormalDistribution ▪ LogNormalDistribution ▪ JohnsonDistribution
HalfNormalDistribution ▪ SkewNormalDistribution ▪ VoigtDistribution ▪ TsallisQGaussianDistribution
正規分布したサンプルに関連する分布
StudentTDistribution ▪ ChiDistribution ▪ RayleighDistribution ▪ MaxwellDistribution ▪ ChiSquareDistribution ▪ FRatioDistribution ▪ FisherZDistribution ▪ HotellingTSquareDistribution
NoncentralStudentTDistribution ▪ NoncentralChiSquareDistribution ▪ NoncentralFRatioDistribution ▪ InverseChiSquareDistribution
多変量正規関連分布
BinormalDistribution ▪ MultinormalDistribution ▪ MultivariateTDistribution ▪ LogMultinormalDistribution
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