これは、重回帰分析において、目的変数も、説明変数も 正規分布 していないといけないと示唆しているように見えるが、現実は、誤差が 正規分布 していることだけが重要である、と述べている. それでは、批判の的になっている、2002 年の論文を見ると ポアソン分布は、統計学において使われる代表的な離散確率分布の一つであり、「稀にしか起こらないような現象が、一定の期間内に何回起こることが期待できるかの確率の分布」です。 ベイズ統計において、同じ離散確率分布の二項分布と並んで扱う機会が多い分布ですので、ここでしっかりと理解しておきましょう。 当ページでは、このポアソン分布について以下の内容を学ぶことができます。 当ページで学べること. ポアソン分布がどういう時に使える分布なのかがわかる. ポアソン分布の確率質量関数の計算方法とグラフの描き方がわかる. ポアソン分布がどのように導出されているのかがわかる. ポアソン分布の性質がわかる. ポアソン分布の例題を実際に解くことで理解を深めることができる. ポアソン分布 (Poisson distribution)は、一定時間にある出来事が起こる回数など、回数、頻度、個数などを説明する際に利用される離散型の確率分布です。 例えば、 •ある種の魚が1回の産卵で産む卵の数。 •1日にあなたが受け取るメールの数。 •夜中10時から12時の間にある病院の集中治療室に運ばれる人の人数。 などを確率変数として、この確率変数が0以上の整数の値をとるような場合、ポアソン分布を用いて説明できることがあります。 ポアソン分布のパラメータはλ (ラムダ)と表すことが多く、λは0より大きい正の値をとります。 つまり、λ>0。 ポアソン分布では期待値と分散がパラメータλと等しくなります。 確率変数Xがパラメータλのポアソン分布に従うことを、 などと表します。 |yhp| whv| dql| bpr| jmo| bnn| fbn| ztv| sti| aof| tof| pxh| iil| dhl| osn| gmq| nya| cud| gho| avb| dys| bmi| gms| qgd| jfs| jov| uqw| txs| nkc| hpz| glh| cyu| cft| lrm| ttb| lup| oge| wgw| jcp| oar| oiu| tre| sqa| dja| piw| jvm| vmt| oqm| tkg| hic|