確率・統計

確率と統計は不完全な,または簡略されたモデル等のさまざまなソースから不確定要素をモデル化するのに使われる.また,問題となる系の集合や全体の動作についての役立つモデルを構築することができる.このようなモデルは今日,科学,テクノロジー,ビジネスなどの分野に渡って広く使用されている.

Mathematica は確率変数とランダム過程のモデルに記号的な分布と過程を使用する.モデルはデータから自動的に計算したり,組込みの分布と過程の豊かなライブラリから解析的に構築したりできる.モデルはシミュレーションしたり,さまざまな問題に直接答えるのに使用できる.

代表的な例代表的な例 |

参照項目参照項目

Probability 述語の確率を計算する

Expectation 式の期待値を計算する

NProbability ▪ NExpectation ▪ Distributed (Distributed) ▪ Conditioned (Conditioned)

確率変数 »

RandomVariate 分布からランダムな変量を生成する

EstimatedDistribution データからパラメトリック分布または派生分布を推定する

DistributionFitTest データと分布がいかによくフィットしているかを検証する

PDF ▪ CDF ▪ Mean ▪ Variance

分布

NormalDistribution パラメトリック分布 ...

SmoothKernelDistribution ノンパラメトリック分布 ...

TransformedDistribution 派生分布 ...

ランダム過程 »

RandomFunction ランダム過程をシミュレーションする

TemporalData 1つまたは複数の時系列データを表す

EstimatedProcess データから過程の母数を推定する

SliceDistribution ▪ Mean ▪ CovarianceFunction

過程

PoissonProcess パラメトリック過程 ...

ARMAProcess 時系列過程 ...

ItoProcess 確率微分方程式過程 ...

生存率分析 »

EventData 打切りデータ,切断データを表す

Median ▪ SurvivalModelFit ▪ CoxModelFit

信頼性解析 »

ReliabilityDistribution 信頼性ブロック図ベースの寿命分布

FailureDistribution ▪ BirnbaumImportance

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