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Hashimoto, Yasuhiro
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Lecture Notes on Probability and Statistics
Edited
Mar 29, 2024
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Lecture Notes on Probability and Statistics
標本空間，事象，確率の初歩確率変数線形回帰における回帰係数の計算と式変形線形回帰の実験確率変数の期待値と分散の式変形いろいろ偽陽性と偽陰性の計算（条件付き確率）指数分布の期待値と分散レートパラメータ確率変数の和が従う確率分布と畳み込みモーメント母関数大数の法則
中心極限定理の実験
中心極限定理の実験（指数分布）中心極限定理の実験（ベキ分布）周辺確率最尤法の初歩母分散，標本分散，不偏分散サンクトペテルブルクのパラドクス最適停止問題指数関数の定義p-value ⮀ z-value calculatorApproximation accuracy of Poisson and Gaussian distributions for Binomial distribution
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h = histogram(
10, // サンプルサイズ (n); n=10でもほぼ正規分布に見える．
100000, // サンプル数 (m); 大きいと結果はより滑らかになる．
100, // ビン数
width, // 幅 (pixel)
width / 3, // 高さ (pixel)
[0, 10], // Yの表示範囲．'auto':[min,max], 'mean':[mean-5sigma/√n, mean+5sigma/√n].
{ gen_str: "d3.randomUniform(0, 1)", mean: 1 / 2, variance: 1 / 12 }, // Xの確率分布, 平均, 分散
1 // 正規分布曲線の表示（1で表示，0で非表示）
)
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