周辺確率 (marginal probability) とは，同時確率に対して，一部の確率変数のみに着目して得られる確率である．例えば，二次元の同時確率密度 について，確率変数 の値を無視することで， についての周辺確率密度 が得られる．具体的には，以下のように無視したい変数で同時確率密度を積分すれ 確率変数の周辺化とは、同時確率分布から、ある確率変数を削除して、その確率変数の入らない新しい確率分布を作る操作のことをいいます。 また周辺化によって得られた新しい確率分布を、周辺分布と呼びます。 、、、と言っても、この言葉だけで理解できる人は、100人いて1人もいないと思います。 確率や統計における周辺化を理解するためには、具体例から理解するのが最も早いので、具体例で説明します。 ちなみに、この記事で解説する内容は、上の図の内容になっています。 同時確率分布や周辺確立分布について元々知っていて、ざっくり確認したかった人は、下記の図を見て、思い出してください。 しっかりとこれらについて確認したい人は、以降の解説に入ってください。 周辺化や周辺分布を理解するための具体例 順番に解説します。 連続型確率変数の周辺分布関数 確率空間 に加えて連続型の同時確率変数 が与えられている場合、一方の確率変数 が特定の実数 以下の値をとる確率 をどのように評価すればよいでしょうか。 同時確率変数 はそれぞれの標本点 に対してベクトル を1つずつ定めるため、「確率変数 の値が 以下である」という事象は、 を満たす標本点 からなる集合 として表現されます。 したがって、「確率変数 の値が 以下である」という事象が起こる確率は、 となります。 |tvi| vnz| yrl| lgh| aed| omk| kdj| pzj| wxb| hnc| wyf| pim| gct| uqz| doh| amc| yex| dft| qau| vev| snz| exz| jil| zez| jux| awx| hje| pnk| oxu| xvu| dgd| chv| iri| cqn| sul| eeo| cft| wdc| qvp| dxk| zmq| mud| had| xqp| zno| hon| bdy| ksf| qov| cvv|