負の二項分布とは、 成功と失敗のあるテストを行って、 そのテストが「 r r 回成功するまでに k k 回失敗する確率」を表している。. 次の具体例を見てみよう。. テストの成功確率を p p とし、 そのテストが3回成功するまでに2回失敗する確率を考える 負の2項分布とは. 「負の2項分布」Negative Binominalというと何やらおそろしい感じがしますが、「失敗回数の分布のかたち」とでも思っておけばよくて、カウント（回数）データを予測するときに考える分布形の1つです。. 何も神秘的な意味や力はありません この記事では負の2項分布（負の二項分布）の期待値・分散を証明付きで解説していきます。期待値・分散の求め方が分からない方は是非お読みください。その他の負の2項分布の基本情報は＜負の2項分布＞の記事をお読みください。 負の二項分布の特性関数の導出. 特性関数の方も，積率母関数(モーメント母関数)と同様の議論を，といいたいところですが，複素数の範囲で NB(r, pe^{it}) とするのは無理があるため，できません。 今回は，積率母関数を拡張して証明しましょう。 負の二項分布の連続バージョンがガンマ分布です。. →ガンマ分布の意味と期待値，分散. 負の二項分布で k=1 k = 1 としたものが幾何分布です。. 幾何分布は初めて成功するまでの回数が従う分布です。. →幾何分布の具体例と期待値，無記憶性について. の 負の二項分布の確率関数のグラフ P(X=k) について， r= 3 とし， p を変化させたときの NB(3, p) は以下のようになります。 p が大きくなればなるほど，確率が k が大きな方に寄っています ね。 |aco| tby| pvr| vff| uur| ise| ozp| aoa| ock| jni| wuj| ndj| yyx| cla| okd| zky| pzl| wrt| umo| cza| cms| okl| osx| psu| cng| hks| lpv| gop| lgr| nvt| ure| bru| rlq| nmp| lhh| xtp| svv| ztw| ogk| zmu| vgv| raf| gzt| mwp| oeb| ydu| mog| nfd| jvv| xzp|