BinomialProcess
事象確率が p の二項過程を表す.
詳細
- BinomialProcessは,離散時間・離散状態の過程である.
- 時間 n におけるBinomialProcessは0から n までの区間内の事象数である.
- 0から n までの区間内の事象数はBinomialDistribution[n,p]に従う.
- 事象間の時間は独立でGeometricDistribution[p]に従う.
- BinomialProcessは,Mean,PDF,Probability,RandomFunction等の関数に使うことができる.
例題
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過程スライス特性 (6)
BinomialDistributionの確率密度と比較する:
BinomialProcessが母数のどの値について対称になるかを求める:
BinomialProcessが母数のどの値について尖度が0になるかを求める:
Momentは記号次数について閉形式を持たない:
CentralMomentは記号次数について閉形式をたない:
FactorialMomentとその母関数:
Cumulantは記号次数で閉形式をたない:
アプリケーション (4)
不良品が全体の20%になることで知られている製造工程から,品質管理検査官が一連の10個のパーツを無作為に選んだ.検査官が,多くても1個の不良品にしか当らない確率を求める:
ある都市住民の平均50%が特定のテレビ番組を好むことが知られている.選ばれた804人の住民の少なくとも55%がその番組を好む確率を求める:
サンプル中の少なくとも55%の住民が,そのプログラムを好む確率:
個の記号の文字列からなるパケットがノイズの多いチャンネルを通して送信された.各記号の送信エラーの確率は0.0001である.不正確な送信(少なくても1つの記号の送信にエラーがある)の確率が0.001未満である の最大値を求める:
多期二項モデルにおいて第3期が過ぎた後の,ヨーロピアンコールオプションの価格を求める.もとになっているモデルの初期価格100ドル,行使価格102ドル,利率1パーセント,株式は7パーセント上昇あるいは1/1.07倍で下降するものとする:
特性と関係 (5)
BinomialProcess は,のとき,BernoulliProcess の合計である:
二項過程における事象間の時間はPascalDistributionに従う:
BinomialProcessは,CompoundRenewalProcessの特殊ケースである:
テキスト
Wolfram Research (2012), BinomialProcess, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/BinomialProcess.html.
CMS
Wolfram Language. 2012. "BinomialProcess." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/BinomialProcess.html.
APA
Wolfram Language. (2012). BinomialProcess. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/BinomialProcess.html