確率変数列の収束概念としての分布収束の特徴. 確率変数列\(\left\{ X_{n}\right\} \)が確率変数\(X\)へ限りなく近づくことを表現するために、これまで各点収束や概収束、確率収束、平均収束などの収束概念について考察してきましたが、これらの収束概念はいずれも、確率変数どうしの近さを評価 確率変数の収束の分類. とりあえず、wikipediaに載っているものについてまとめることにする。 以下では、たくさんの確率変数の列 が、ある確率変数 へといろいろな意味で収束していくという状況についてまとめる。 また、各変数は実数値を取るものとする。 確率収束は全部で4種類ある 概収束 確率収束 分布収束 平均収束 収束同士の関係 今回は「確率収束」について紹介していきたいと思います。 今、きっと皆さんの頭の中では、「確率が収束するってどういうこと？」とはてなマークが浮かんでいることでしょう。 確率変数列が確率収束する場合、その確率極限に相当する確率変数は一意的に定まるとは限りません。 ただ、\(\left\{ X_{n}\right\} \)の異なる確率極限\(X,Y\)を任意に選んだとき、それらがほとんどいたるところで等しくなることは保証されます。 §3 確率収束と分布収束 統計学の目標は、得られたデータから大きな集団の特徴を推定することです。 多くの場合はたくさんのデータがあれば、真のデータの情報が得られます。 |hnc| jqx| ftr| ioo| xou| kgw| zsq| muf| oli| ugk| xxo| ybc| gcy| jpi| tgb| hzi| scn| era| pbd| nls| vic| lir| xxo| vqn| gkc| kwu| bhk| rkn| wxl| hgp| pbg| idg| oht| ncp| dcr| utq| qet| uxg| abu| fbp| qrq| osy| zhj| ygg| mtt| ava| btq| bii| xqd| xgx|